基于自适应遗传算法的航迹规划研究

对传统遗传算法进行了改进,通过采用交叉概率和变异概率的自适应设计,避免了进化过程中固定的交叉概率和变异概率产生的个体早熟和收敛缓慢的现象。仿真算例结果表明,自适应遗传算法能够有效地提高遗传算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度,有较强的地形和威胁回避能力,可为低空突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

先进的机场场面导向和控制系统浅析

放眼全球化的当今社会,航空交通密度日益增大,机场运营繁忙,部分枢纽型机场的吞吐量逐渐趋近饱和。这种现状对先进的机场场面导向和控制系统提出了更高的要求。与传统的机场导向和控制系统SMGCS(Surface Movement Guidance and Control System)相比,先进的机场场面导向和控制系统A-SMGCS(Advanced-Surface Movement Guidance and Control System)功能分为四部分:监视、路由、导向及控制。将对A-SMGCS的应用背景和发展状况给出较为全面的调研总结[1],并结合ICAOA-SMGCS Manual[3]论述对A-SMGCS提出详细功能需求,最后在此基础上提出A-SMGCS的系统功能架构。     

机器人操作机的建模及避障研究

介绍了机器人智能路径规划系统-RIPPS.该系统可用作机器人离线编程工具.系统由几何建模,运动学建模及路径规划三部分构成.用户利用其几何建模功能建立分布着障碍物体的机器人工作环境,通过输入参数利用机器人运动学建模功能来定义机器人操作机.系统的路径规划器根据指定的机器人起始位姿及目标位姿产生准优化路径,首先将障碍物体变换到位姿空间中,再在位姿空间中进行路径搜索.作者已在SGI/4D70工作站上进行了有效的仿真研究,下一步工作是在商业化机器人上实现该规划系统.     

双轮移动机器人运动目标追踪与避障控制算法

 设计了双回路的双轮移动机器人运动目标追踪与避障控制方案。内层控制回路是运动目标追踪控制律,指导机器人追踪到目标并保持一定的安全距离,控制律考虑了机器人在运动速度上的限制,其渐近稳定性用Lyapunov函数法进行了证明。当遇到障碍物时,外层控制回路根据超声传感器的信息和阻抗控制的概念产生阻抗虚拟力,将期望目标调整到虚拟位置,使机器人能够自动转向以避开障碍物。仿真研究和实验结果证明了追踪算法的有效性和避障方法的可行性。     

逼近无控旋转目标航天器的混合势函数安全制导

研究了追踪航天器逼近无控旋转目标航天器的安全制导问题，逼近过程中，追踪航天器需要躲避空间中的障碍物，同时需要避免与目标航天器的太阳能电池帆板和天线等附件发生碰撞。建立了视线坐标系下的两航天器间的相对运动方程，采用四元数描述目标航天器的姿态运动。将参考位置设为引力源，设计了吸引势函数。针对安全逼近问题，建立了球面安全区和锥面安全走廊，设计了安全势函数。将障碍物假设为具有一定半径的球体，设计了障碍物势函数。吸引势函数、安全势函数和障碍物势函数一起组成了混合势函数。为了解决整个势场中除参考位置外还可能存在其他局部极小点问题，对混合势函数进行了修正，保证参考位置位于混合势函数的最低点。利用Lyapunov稳定性理论对混合势函数进行了稳定性分析，推得符合要求的控制加速度，使追踪航天器沿着混合势函数的负梯度方向逼近无控旋转目标航天器。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

Connectivity preservation and collision avoidance control for spacecraft formation flying in the presence of multiple obstacles

This paper addresses connectivity preservation and collision avoidance problem of spacecraft formation flying with multiple obstacles and parametric uncertainties under a proximity graph. In the proximity graph, each spacecraft can only get the states of the neighbor spacecraft within its sensing region. Connectivity preservation of a graph means that the connectivity of the graph should be preserved at all times during spacecraft formation flying. We consider two cases: (i) the obstacles are static, and (ii) the obstacles are dynamic. In the first case, a distributed continuous control algorithm based on artificial potential function and equivalent certainty principle is proposed to account for the unknown parameters and the static obstacles. In the second case, a sliding surface combined with a distributed adaptive control algorithm is proposed to tackle the influence of the dynamic obstacles and the unknown parameters at the same time. With the distributed control algorithms, the desired formation configuration can be achieved while the connectivity of the graph is preserved and the collisions between the spacecraft and the obstacles are avoided. Numerical simulations are presented to illustrate the theoretical results.     

Radiative transitions in few-electron quasi-molecules

The review is aimed at the discussion of recent results on spectral profiles produced in collisions of few-electron atoms/ions. Calculations of spectral profiles produced by atom/ion collisions need some preliminary quantum-chemical information such as potential energy surfaces, dipole transition moments, etc. The main advantage of few-electron systems is that all input data can be obtained ab initio or analytically, thus the profiles calculated do not include any fit parameters. Two specific examples have been discussed. The first one deals with radiative transitions accompanying charge-exchange in collisions of one-electron ions with bare nuclei. The second example concerns radiative transitions produced by H⁻ + H collisions.     

基于梯度下降法的翼伞系统最优分段航迹规划

传统最优控制航迹规划一般以逆风精确着陆、控制能量小为优化目标，但传统最优控制的操纵过程一般是一条连续变化的曲线，工程上不易实施；与之相比，传统分段航迹规划操纵简单，工程上容易实施，能实现逆风精确着陆的目标，但控制能耗大。为了兼顾逆风精确着陆、能耗低和控制操作简单等目标，提出了一种基于梯度下降法的翼伞最优分段航迹规划方法。该方法将控制变量参数化，将逆风精确着陆、控制能耗小、能实现避障等多目标优化问题转化为加权单目标优化问题，并通过梯度下降法求解得到分段常值最优归航航迹。所提算法与基于伪谱法的最优控制规划航迹和基于遗传算法的分段规划航迹进行了对比，算法仿真结果表明本文提出的最优分段航迹规划法既可以实现着陆精度高、控制能量小、逆风着陆和避障的优化目标，同时规划的航迹又由分段常值实现控制，工程上容易实施，兼顾了最优控制航迹规划和分段航迹规划的优点。     

基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。     

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。