引入控制量变化率约束的双层协同轨迹规划器

针对亚音速飞行器编队飞行轨迹规划约束复杂、求解困难的问题,提出了一种引入控制量变化率约束的双层亚音速飞行器协同轨迹规划器。首先,引入控制量变化率约束以保证轨迹可行性,为了避免增加新的状态方程而增加计算量,采用拉格朗日插值多项式计算控制变量变化率,将其作为求解最优控制问题伪谱法的约束条件。然后,使用顶层单飞行器规划器在不考虑多飞行器协同约束的条件下使用较少配点的伪谱法快速求解每个飞行器的粗略轨迹结果,求解结果使用拉格朗日插值作为底层多飞行器规划器的初值。底层多飞行器规划器使用更多的配点以确保求解的精度,在考虑多飞行器协同约束条件下进行伪谱法求解,以解决伪谱法初值敏感问题并提高优化效率。最后仿真结果表明了所提方法的有效性,与引入虚拟控制量而增加状态方程方法相比,此方法计算量更小,求解效率更优,满足协同轨迹规划的要求。     

基于Gauss伪谱法的临近空间飞行器上升段轨迹优化

综合考虑密度变化、声速变化、发动机推力变化及地球引力等因素对飞行轨迹的影响,研究了与实际飞行环境更加相符的临近空间飞行器燃料最优爬升轨迹。针对该问题在气动数据处理和优化求解上存在的困难,提出一种基于Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method,GPM)的求解策略。首先,依据气动数据特点,设计拟合模型对气动参数进行高精度拟合;其次,为避免间接法和传统直接法的缺点,将Gauss伪谱法和序贯二次规划(Sequential Quadratic Programming,SQP)相结合,对存在边值及加速度约束的轨迹优化问题进行求解,获得最优飞行轨迹。仿真结果表明,在更为真实的飞行环境下,利用GPM和SQP相结合的方法可在5.83s获得一条精度为10-4～10-6左右的飞行轨迹。     

导弹定向定时航迹规划的改进PSO方法研究

为提高导弹的突防概率,协同攻击目标,需要对攻击角度和攻击时间同时进行协调,针对此,本文研究了改进的混沌PSO算法,并将其引入到导弹的航迹规划中。基于导弹的质点模型,将存在边值、过载和禁飞区等约束条件的导弹最优航迹设计问题,通过Gauss伪谱法转化成一个非线性规划问题进行求解;并对传统过载性能目标函数进行了改进,有效处理了不等式约束问题,并使导弹后期飞行轨迹平滑,最后对多导弹协同攻击静止目标进行了仿真验证。仿真结果表明,利用改进的混沌PSO算法,可以获得一条满足导弹性能约束和战场环境约束的平滑飞行航迹。本方法所设计出的航迹能安全地绕过禁飞区,过载满足要求并降低了末段控制压力,提高了导弹的突防能力,有一定的工程应用价值。     

高超声速飞行器多约束再入轨迹快速优化

针对高超声速飞行器再入过程中面临测控区和绕飞区的再入轨迹设计问题,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的分段轨迹优化策略。将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题(NLP)进行求解。所得再入轨迹能够使得飞行器在满足各种约束条件的情况下成功进入测控区并且有效规避绕飞区,最终到达指定点。此外,本文综合考虑飞行器再入飞行的快速性和工程实用性,并提出了再入时间、弹道倾角以及航向角相关指标的加权性能指标,同时保证了轨迹规划快速、再入轨迹平滑以及控制量变化平缓等实际需求,提高了计算效率。仿真结果表明,本文所提出的分段优化方案能够快速规划出适应不同飞行任务的再入轨迹。     

领航主机约束化的多四旋翼无人机编队航迹优化方法

针对多四旋翼无人机编队队形保持不变情况下的航迹优化问题，在飞行过程中以图论方法为基础将四旋翼无人机编队看作一个虚拟刚体，将编队中的跟随无人机看作领航四旋翼无人机的约束来处理，优化过程中仅考虑领航四旋翼无人机的最大转弯半径约束、队形变换时间约束及转换而来的约束，并将编队飞行所需能量最小作为优化目标，求解多四旋翼无人机编队定时到达目标的航迹优化问题，然后基于Gauss伪谱法对领航四旋翼无人机进行航迹优化，将其转化成一个非线性规划问题。仿真结果表明，利用本文提出的算法可以获得一条平滑飞行航迹，满足定时到达目的地约束、多无人机性能约束和环境约束要求；所获得的航迹能安全绕过障碍物，提高了无人机编队的生存能力，有一定的工程应用价值。     

基于Gauss伪谱法的固体运载火箭上升段轨迹快速优化研究

研究Gauss伪谱法在多级固体运载火箭上升段轨迹快速优化设计中的应用。针对多
级固体运载火箭上升段轨迹优化的特点,研究了求解多阶段最优控制问题的Gauss伪谱法,
引入连接点概念处理间断点,设计了边界控制变量计算方法。为进一步提高轨迹优化速度,
设计了含初值生成器的Gauss伪谱法串行轨迹优化策略,实现了固体运载火箭上升段轨迹快
速优化。仿真结果表明,采用提出的优化方法优化一条上升段轨迹所用时间为2~3分钟,终
端约束和路径约束均得到很好满足,算法求解精度高,对初值依赖性小,设计的边界控制变
量计算方法可行。     

基于高斯—伪谱法的月球定点着陆轨道快速优化设计

利用高斯伪谱法(Gauss Pseudospectral Method, GPM),对登月飞行器定点软着陆轨道快 速 优化问题做出了研究。将控制变量和终端时间一同作为优化变量,同时离散控制变量与状态 变量,对最优控制问题进行求解。并针对GPM的特点,设计了从求取初值到高精度参数的软 着陆轨道优化策略。利用此方法求取了月面着陆可达区域,在此基础上对定着陆点最优轨道 进行了设计。仿真结果表明此方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性。
     

基于Gauss伪谱方法的高超声速飞行器再入轨迹快速优化

基于一种求解最优控制问题的新方法—Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method\|GPM) ,研究了高超声速飞行器滑翔式再入的快速轨迹优化问题。针对远程多约束条件下滑翔式再 入轨迹优化问题的难点,提出了基于GPM的串行分段优化策略,包括三个方面：(1) 构造了 设计变量初值生成器,获得近似最优解作为优化初值;(2) 提出从可行解到 最优解的串行优化策略;(3) 引入平衡滑翔条件构造动态分段点,将再入轨迹分为初始下降 段和滑翔段分别求解。以某高超声速再入飞行器为对象进行轨迹优化计算,仿真结果验证了 本文的轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。
     

基于混合规划策略的空间机械臂运动规划研究

为改善自由漂浮机械臂对载体姿态无扰的运动规划的收敛性,提出一种基于Gauss伪谱方法和直接打靶法的混合规划策略。首先建立机械臂系统运动规划的数学模型,用Gauss伪谱方法将运动规划问题转化为带约束的非线性参数优化问题,采用遗传算法初步定位全局最优解,然后将得到的解作为直接打靶法的初值,采用序列二次规划算法求出精确最优解,从而利用Gauss伪谱方法计算量小、直接打靶法精度高的特点,快速获得机械臂对载体姿态无扰的运动规律。数值仿真的结果表明该混合规划策略能够快速求解机械臂系统的无扰运动规划问题,且具有较好的收敛性与鲁棒性。     

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。     

采用Gauss伪谱法的小推力日-火Halo轨道转移优化设计

针对日-地Halo轨道到日-火Halo轨道的小推力轨道转移问题,给出一种基于不变流形理论和Gauss伪谱法的优化设计方法。首先,在日心惯性坐标系中建立小推力轨道优化模型,并基于不变流形理论给出轨道转移中流形出口和入口的选择原则,应用该原则在日-地系统中选择流形出口,在日-火系统中选择流形入口,并将其作为轨道转移的初末状态;然后基于Gauss伪谱法将最优控制问题离散化为非线性规划(NLP)问题,并采用基于逆多项式的形状算法给出了NLP初值的计算方法;最后对该轨道转移问题进行了数学仿真。仿真结果表明：Gauss伪谱法可有效用于小推力日-火Halo轨道转移的优化,且采用逆多项式形状算法得到的初值具有初始误差小,使得NLP收敛速度快的特点。     

RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

带落速落角约束的高超声速飞行器俯冲轨迹规划方法

针对高超声速飞行器俯冲段精确打击任务需求,提出了一种能够同时满足落速与落角约束的轨迹规划方法。建立了两段式轨迹规划策略,第一段采用参数化控制剖面调节飞行速度,第二段采用传统偏置比例导引律实现落角控制。将控制剖面的参数设计分解为多参数优化与单参数搜索两个问题：通过离线求解可行初始位置范围最大的多参数优化问题,提高控制剖面对初始偏差的适应性;通过在线求解带罚函数的单参数搜索问题,得到落速偏差最小的俯冲轨迹。结合高超声速飞行器模型,对所提出的俯冲轨迹规划方法进行了仿真。结果表明,该方法能够得到满足落速与落角约束的俯冲轨迹,具有较好的求解效率,且对初始状态偏差具有较强的鲁棒性。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

基于在线轨迹优化的运载火箭可重构制导方法（英文）

In order to improve the safety and reliability of a launch vehicle, we present a reconfigurable guidance method based on online trajectory optimization for thrust decrease at the ascending stage of the launch vehicle in this paper. We used a multiple shooting method to convert the optimal control problem into a nonlinear programming(NLP) problem. Finally, we used the interior point method to solve the NLP problem. The simulation results show that the method can effectively adapt to thrust decreases by 5% and 10%. This reconfigurable guidance method based on online planning is proposed to realize launch missions under the condition of power descent, thus verifying the feasibility of the method.     

凸优化算法在有人/无人机协同系统航迹规划中的应用

为更好地发挥多智能体在空战中的优势,以凸优化理论为基础,提出一种有人/无人机协同系统的航迹规划方法。首先,分析协同系统的体系结构和控制流程,建立系统的运动模型。其次,根据协同系统中有人机与无人机的任务特点,分别设计航迹规划器与编队规划器,并在编队规划器中引入协同时空约束条件,进而对两规划器模型进行近似与凸化,利用凸优化算法进行求解。最后,通过对比仿真,验证所提方法的可行性。结果表明,凸优化算法能有效求解航迹规划器与编队规划器的优化模型,并且通过协同时空约束,能有效提高系统的飞行安全性及航迹变换的灵活性。     

一种无人机集群对抗多耦合任务智能决策方法

针对复杂场景下无人机集群对抗中协同目标分配和突防轨迹规划等多耦合任务的决策问题，提出了一种集群对抗多耦合任务智能决策方法。首先，针对无人机集群对抗中耦合任务多和决策空间大难题，结合集中式和分层式架构的优点，设计了面向多耦合任务的混合式深度强化学习架构，可提升多耦合任务间的协同性和集群对抗效能；其次，针对轨迹规划序贯决策的稀疏奖励难题，设计了基于轨迹构造的一步式动作空间设计方法，可加快策略网络收敛速度；再次，针对强对抗条件下的场景不确定难题，基于无人机集群红蓝对抗仿真平台，设计了基于多随机场景的红蓝博弈训练方法，可增强策略网络的泛化性；最后，通过与传统方法、集中式架构方法和分层式架构方法进行对比，验证了此方法的有效性和先进性。