基于交通状态的离场航班动态协同排序方法

为适应协同决策(CDM)需要，考虑空管、航司和机场三方的诉求，对拥挤和非拥挤场景下的离场航班动态协同排序问题进行了系统研究。通过分析离场航班运行特性，利用离场航班的计划撤轮档时间(SOBT)和预计撤轮档时间(EOBT)数据设计了一种离场航班动态排序方法；针对各方构建了离场航班排序的多个优化目标，且为保证排序公平性，提出了航空公司延误公平性评价指标，将非受控离场航班优先级分为3类，对各类非受控离场航班设置其可接受的最大延误时间和最大位置偏移量，创建了基于交通状态的离场航班协同排序模型；采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)寻求离场航班动态协同排序的最优解。仿真结果表明:较先到先服务(FCFS)方法，所提方法在2种场景下各排序时段均增加多种排序方案，离场航班总延误均减少50%以上，且在非拥挤场景下提高了航空公司延误公平性。所提方法可对离场航班进行优化排序，显著减少航班延误，有效提升公平性，契合协同决策理念，可实现三方协同排序。      

基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM

SLAM技术在卫星导航拒止环境下的自主导航中有着广泛的应用前景。结合单目鱼眼SLAM可获取更多纹理信息的优势和RGBD-SLAM可直接获取尺度信息的优势，设计基于单目鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统。首先设计特征点对三维灰度质心方向一致性检验方法以筛选异构图像之间的候选匹配点。然后设计异构图像之间的分步式光流-投影匹配方法，以实现鱼眼相机和RGBD相机之间高性能的特征点匹配与相对位姿估计。最后基于ORB-SLAM2框架，提出基于鱼眼相机和RGBD相机的异构协同SLAM系统框架。实验结果表明：相比于传统的特征点匹配方法，设计的特征匹配方法在异构相机的图像特征匹配任务中能够表现出更高的性能。相比于单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统，提出的异构协同SLAM系统在相机快速移动、相机贴近景物、低帧率、纹理缺失等条件下，以及在相机纯旋转运动、室外大场景等条件下性能更优，其鲁棒性、抗轨迹漂移能力和轨迹精度比单目鱼眼SLAM系统和RGBD-SLAM系统都有较大提升。     

集群编队条件下通导一体高精度时间同步方法

针对集群编队条件下对高精度时间同步的需求，对通导一体高精度时间同步方法进行了研究，将卫星导航系统与数据链系统进行深度融合，提出了动基座条件下基于卫星导航载波差分算法的节点间高精度时间同步算法。该算法通过协同时间驯服的方式来抑制两次定位间隔间受钟漂影响导致的节点间时间同步误差发散以及节点间时钟修正不同步导致的时间同步误差，提升了编队组网条件下节点间的时间同步精度。最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明，时空同步精度可以达到1ns，可有力支撑未来集群编队作战、高精度协同探测、高精度协同制导等典型场景下对节点间高精度时间同步的需求。     

韧性无人机群多域协同方法建模与求解

为提高无人机群(UAVS)在执行任务过程中的抗干扰能力，提出了一种韧性无人机群多域协同方法，并对其进行建模与求解。首先，改进了韧性无人机群恢复因子；在此基础上，通过协调机群中的非重要节点接替受扰机群中的重要节点，以提高受扰动无人机群的性能；最后，通过仿真验证了该方法的有效性。结果表明，该方法能够有效地恢复受扰动无人机群的性能，使其性能快速恢复到任务基线以上，从而确保了任务的完成，增强了无人机群的韧性。该研究结果为无人机群协同作战提供了新思路、新方法。     

一种通用型遥操作任务智能规划方法研究

在地外天体执行遥操作任务时,在复杂约束条件下会出现多分支作业选择困难、事件属性设置复杂等现实难题.提出了一种通用型任务智能规划方法——分层规划对象模型(Hierarchical Plan Object Model,HPOM),巡视器在地外天体作业时,其分解为多选项作业、带约束行为、多分支指令序列、参数化虚拟指令4个层次...     

面向有人/无人机协同远程作战的IVMS架构

面对愈发复杂的战场环境和任务需求，空中作战从单机、近距的模式不断向远程、多机协同的模式发展，有人/无人机协同作战的形式则可以使两种平台的优势互补，实现整体作战效能的提升，但与此同时，飞行员需要处理的信息也呈爆炸式增长，给飞行员增加了巨大的工作量。在夺取信息优势便是获取远程作战制胜主动权的当今，综合飞行器管理系统的作用更加关键。本文在传统综合飞机管理系统(IVMS)的基础上，突出考虑了远程作战中的长航程需求，以及有人/无人机协同作战场景下机群的任务与路径规划两方面，提出面向有人/无人机协同远程作战的IVMS架构，并从数据交互与调度和递接层次关系两方面分别设计IVMS的逻辑和软件架构，实现了有人/无人机的机载设备和战术任务的综合管理。     

直升机人机协同控制方法研究与飞行验证

人机协同系统可以充分发挥人类智慧的优越性和机器人作业的高精度与高效率，被广泛应用于决策指挥、工业控制和医疗手术等领域。飞行员驾驶飞行器时需要实时处理大量信息并给出精准操控，操纵负担大。基于典型单旋翼直升机的操控特点，设计一种直升机协同驾驶机器人系统，驾驶机器人连接直升机周期变距杆控制直升机的俯仰运动和滚转运动，飞行员通过总距杆和脚蹬控制直升机的航向运动和升降运动。协同驾驶机器人可以在不改装原有直升机的基础上实现一种新型的人机协同飞行控制，快速提升现有直升机的自动化水平和飞行员在应急情况下的生存能力。研究驾驶机器人控制系统模型，建立适用于直升机人机协同控制的飞行模拟平台，通过飞行员在环飞行仿真初步验证了人机协同控制方法的可行性。在飞行仿真验证的基础上研制了驾驶机器人样机，并将样机搭载在SVH-4直升机上完成飞行实验验证。     

未知动态环境下有人/无人机协同搜救研究

针对未知动态环境下搜救效率和智能化水平不高的问题，提出了一种基于变步长模型预测控制的有人机/无人机协同搜救方式。根据环境的动态变化性和探测的不确定性，建立了表示环境确定度和目标探测概率的动态搜救图模型，根据态势信息选择时间域步长，并根据有人机/无人机协同搜救任务特点，设计了搜救收益指标，并利用粒子群优化进行求解。仿真结果表明了本文方法的有效性和优越性。     

面向无人机空中加油紧密编队的鲁棒控制方法

针对无人机空中加油紧密编队系统鲁棒控制问题，提出了一种基于障碍函数的自适应干扰观测器的分布式鲁棒编队控制方法。对固定翼无人机外环动力学模型进行转换，构造了具有非匹配和匹配扰动的二阶多体系统简化模型，并基于障碍函数设计了相应通道的自适应干扰观测器；利用邻机状态信息定义了相应的一致误差函数，在此基础上，基于编队系统通信拓扑结构，引入干扰补偿机制，开发了空中加油无人机紧密编队系统分布式鲁棒控制器，以实现理想的异构无人机编队跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性理论，分析了闭环系统的稳定性和收敛性。最后，通过将所提方法应用在由不同型号的1架加油机和2架受油机构成的编队系统上，进行数值仿真验证。所得到仿真结果与理论分析一致，验证了设计的干扰观测器和控制器的有效性。