一种临近空间太阳能无人机自主故障诊断及应急处理策略

依据临近空间高空长航时太阳能无人机的特点,提出一种适用于此类无人机的自主故障诊断及应急处理策略。具体地,构建飞控系统故障诊断体系结构及逻辑规则,综合利用单机设备的状态回报、传感器输出等信息,设计逻辑规则判定单机状态或整机的飞行状态是否异常,并结合当前的飞控模式和飞行阶段确定应急等级和相应的处理策略。从设备复杂度和处理逻辑上讲,本策略较传统无人机的应急处理策略有较大差别,是一种新型的飞控系统自主故障诊断及应急处理策略,可为太阳能无人机飞控应急系统设计提供有效参考。     

系留无人机平台搭载的蜂窝通信基站吞吐量优化

考虑多架系留无人机（UAV）空中基站为多小区提供空地双向通信服务时，针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题，提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对，通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量，并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示，所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法，当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时，相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法，所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。      

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

基于BPNN参数整定的四旋翼吊挂自抗扰飞行控制

针对四旋翼无人机吊挂系统状态耦合和载荷抗摆问题,开展了四旋翼无人机吊挂系统抗摆飞行控制研究。首先,利用牛顿-欧拉法和拉格朗日方程建立吊挂系统的动态特性方程。然后,采用反向传播神经网络(BPNN)在线调节自抗扰控制(ADRC)中的扩张状态观测器(ESO)参数,以提高ESO的估计精度和控制器的抗干扰能力。最后,通过仿真对比分析了反向传播神经网络-自抗扰控制(BPNN-ADRC)和传统ADRC的控制系统性能。仿真结果表明,基于BPNN-ADRC的飞行控制系统不仅具有稳定的轨迹跟踪能力,参数调节容易,而且响应速度快,超调量小,抗干扰能力强。