月面巡视机器人快速安全路径规划

为提高月面巡视机器人自主探测任务的效率及安全性,提出了一种基于月面数字高程地图的大范围自主探测快速安全路径规划算法。首先根据获取的月面数字高程地图设计了一种地形可通过性分析方法,并生成了欧几里得距离地图（EDM）为安全路径规划提供参考。然后针对A^*算法解决月面巡视探测问题时搜索速度慢、未考虑路径安全性的问题,提出了FSA^*算法,改进了A^*算法的搜索机制以适用于月面大范围路径的快速搜索,并结合EDM地图设计了一种安全启发式函数,可使生成路径尽量远离危险区域,提高了巡视机器人自主探测过程的安全性。最后选取月球艾特肯盆地区域作为仿真场景,验证了该算法的有效性。     

基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷，本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法，更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求，并针对复杂未知场景中无人机避障问题，提出了基于A^*算法和改进VFH算法的避障算法。首先，无人机根据全局已知障碍物信息，基于A^*算法构建目标航路点；其次，在目标航路点不可达的情况下，无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息，基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中，针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进：针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱，本文提出陷阱检测机制的VFH算法，动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性，无人机可自主检测陷阱并及时跳出；针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题，设计了动态阈值更新策略，使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中，动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后，通过对比仿真验证了算法的有效性，为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。     

基于导向强化Q学习的无人机路径规划

随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学习的无人机路径规划方法,该方法利用接收信号强度定义回报值,并通过Q学习算法不断优化路径;提出"导向强化"的原则,加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现无人机的自主导航和快速路径规划,与传统算法相比,大大减少了迭代次数,能够获得更短的规划路径。     

改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。     

基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

基于改进烟花?蚁群算法的海流环境下水下无人潜航器的避障路径规划

针对有海流和障碍物影响的环境中的水下无人潜航器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV）的二维自主路径规划问题,应用改进烟花-蚁群混合算法进行了求解。首先,建立了含有随机分布障碍物的二维Lamb涡流海流环境模型,将圆形障碍物等效为方形栅格。其次,综合考虑能量消耗代价、航行时间代价、航行距离代价等优化目标,建立了路径规划数学模型。最后,应用改进烟花-蚁群混合算法对该非线性优化问题进行了求解,并进行了仿真实验。实验结果表明,该算法能够快速寻找到全局最优解,为水下无人潜航器的自主路径规划提供了一个新途径。     

基于A~*蚁群算法的无人机航路规划

针对低空密集复杂环境,在构建环境模型及无人机模型的基础上,提出了一种综合运用A~*算法与蚁群算法的智能航路规划方法。其中A~*算法用于全局航路规划,蚁群算法用于局部路径重规划,利用A~*算法的导向性克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,能够使无人机快速到达目标点。仿真结果表明,A~*蚁群算法不仅可以全局引导蚁群算法快速收敛,使无人机快速飞向目标点,同时也可以在局部环境中规避障碍,保证无人机的飞行安全。     

基于STDP奖励调节的类脑面向目标导航

动物具有优秀的空间自主定位导航能力,能够实现在无先验环境信息下的导航定位和导航决策过程。针对智能体在连续空间中面向目标导航问题,研究了一种基于生物学放电时间依赖可塑性学习规则的智能体面向目标导航算法。首先分析了动物面向目标导航决策过程中的生理学机理,在此基础上,构建了基于脉冲神经网络的位置细胞和动作细胞模型。动作细胞间权值采用横向竞争模型更新,通过环境奖励信号的更新,采用放电时间依赖可塑性学习规则对位置细胞前馈动作细胞模型的突触权重进行权值调节,利用动作细胞群的脉冲放电现象表征智能体运动方向和速度。最后,对所提算法进行了仿真实验验证。仿真结果表明,所提出的类脑面向目标导航算法能够在单障碍环境中实现30 ms左右的规划速度,相比传统强化学习Q学习方法平均路径规划长度缩短了15.9%。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

受限航路空域自主航迹规划与冲突管理技术

为了解决在基于航迹运行的空中交通管理自动化系统中人机意识同步的问题，以航路运行为对象，开展了面向受限空域的自主四维航迹（4DT）冲突探测与解脱（CD&R）技术研究。基于自由航线空域（FRA）环境，提出基于栅格的空域离散化处理与计算方法；在此基础上，提出受限空域自主航迹运行两阶段方法：阶段1运用可视图（VG）法和Dijkstra算法，实现了满足限制区约束的航空器期望航迹快速规划；阶段2提出航迹可达时空域模型及其图形化表达方法，并基于连续飞行动力学推导出了不同情况下的航空器位置更新模型，并采用局部冲突探测与解脱方法，以飞行距离最短为目标，实现航空器自主路径与速度联动规划，从而支撑空地、人机认知同步的无冲突四维航迹生成；最后，以中国西部典型空域为运行场景开展仿真实验，验证了所提方法的计算高效性和模型有效性，并对栅格尺寸和探测距离这2个关键参数进行了灵敏度分析。结果表明，所提方法能够支撑复杂空域高密度运行环境自主航迹运行，为推动自主空中交通系统发展提供了新思路和新方法。     

A newly bio-inspired path planning algorithm for autonomous obstacle avoidance of UAV

In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment.     

一种机器人砂带磨削的路径规划方法(英文)

机器人砂带磨削系统具有弹性接触和宽行加工两个显著优点,被广泛应用在具有复杂工件的终加工领域,提高表面质量和加工效率。有关在曲率约束下的磨削路径规划研究较为少见。由于工件与接触轮之间存在复杂的弹性接触,因此,机器人磨削路径可以利用接触运动学的一般方法来求解。机器人砂带磨削过程且需要满足一般的砂带磨削工艺要求,其中最重要的是保证接触轮与工件的局部几何特征贴合。在曲率较小的局部,相邻刀位点的弧长加大,以保证加工效率。相反地,在曲率较大的局部,相邻刀位点的弧长较小,以保证加工精度。利用一系列平面与目标曲面相截,得到相应的截平面的轮廓曲线。对于任意一条轮廓线,优化相邻刀位点之间的弧长,在曲率较大的局部增加一个中间刀位点。本文提出了一种包含弧长优化和主曲率匹配的磨削路径生产方法,通过离线仿真验证了有效性,并利用该方法提高了曲面的磨削质量。该路径规划方法为生成光顺且精确的机器人曲面磨削路径提供了理论依据。     

月球探测器天文测角/单程无线电时间差分测距/差分测速导航方法

月球探测器高精度导航技术是确保月球探测任务顺利实施的关键技术之一。当前,大多数月球探测器都是利用地面无线电进行导航和控制,但存在可测控弧段短、易受干扰等局限性,且对于月球背面探测,存在无法直接测控的不足。针对上述问题,提出了一种新的基于天文测角/单程无线电差分测距/差分测速的月球探测器组合导航方法。该方法使用了天文星光角距、探测器接收到的来自地面站或中继星的单程无线电时间差分测距和时间差分多普勒测速3种量测信息,可有效抑制星上时钟和频谱仪的时间和频率测量误差。收敛后的平均位置和速度估计误差分别为902.7 m和0.12 m/s,最大的位置和速度估计误差分别为1 548.2 m和0.24 m/s。仿真分析结果表明该方法具有较高自主导航精度。     

月球巡视探测器自主定向算法研究

月球巡视探测器自主导航是其能在月面执行探测任务的关键,而定向又是月球巡视探测器自主导航的一个重要组成部分,其定向精度将直接影响到月球巡视探测器定位性能。将CCD(ChargeCoupleDevice)太阳敏感器应用到月球巡视探测器上,用太阳敏感器测量太阳位置矢量,结合加速度计测量的重力矢量,利用QUEST算法推算了月球巡视探测器的姿态和航向,为月球巡视探测器构建了一套适用于长时间、长距离导航的绝对定向方案,通过理论分析和实际推算描述了该定向方案的具体实现过程,最后以仿真结果验证了该方案的可行性,为下一步月球巡视探测器定位研究提供了技术参考。     

Multi-state autonomous drilling for lunar exploration

Due to the lack of information of subsurface lunar regolith stratification which varies along depth, the drilling device may encounter lunar soil and lunar rock randomly in the drilling process. To meet the load safety requirements of unmanned sampling mission under limited orbital resources, the control strategy of autonomous drilling should adapt to the indeterminable lunar environments. Based on the analysis of two types of typical drilling media (i.e., lunar soil and lunar rock), this paper proposes a multi-state control strategy for autonomous lunar drilling. To represent the working circumstances in the lunar subsurface and reduce the complexity of the control algo-rithm, lunar drilling process was categorized into three drilling states:the interface detection, initi-ation of drilling parameters for recognition and drilling medium recognition. Support vector machine (SVM) and continuous wavelet transform were employed for the online recognition of dril-ling media and interface, respectively. Finite state machine was utilized to control the transition among different drilling states. To verify the effectiveness of the multi-state control strategy, drilling experiments were implemented with multi-layered drilling media constructed by lunar soil simulant and lunar rock simulant. The results reveal that the multi-state control method is capable of detect-ing drilling state variation and adjusting drilling parameters timely under vibration interferences. The multi-state control method provides a feasible reference for the control of extraterrestrial autonomous drilling.     

基于低可探测性的参考航迹规划

根据分层规划思想,确定参考航迹是进行航迹规划时首先要解决的问题。在充分考虑雷达探测的各种环境因素及飞行器RCS方位分布特性的基础上,将雷达对目标发现概率作为参考航迹的一个重要评价指标,基于自适应进化算法,采用新的遗传算子,最终生成综合考虑雷达威胁和飞行距离的参考航迹。结果表明,该航迹规划模型能根据对低可探测性和航程的不...     

基于状态改变的机器人路径规划算法

为了解决目前机器人路径规划中时效性低、避障解算量大的问题,借鉴直流电路中理想电感元件两端电压能够从感抗状态恢复到稳定状态的现象,提出了一种利用机器人状态检测量对机器人状态实时检测,从而实现避障的机器人路径规划算法.首先对绕行单个固定障碍物的机器人进行深入分析,然后采用状态叠加的方法,生成任意位置多障碍物同时存在的避障路...     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。