具有全向推力矢量的六旋翼无人机设计与建模

针对常规旋翼飞行器飞行速度小和加速飞行时不能保持机体水平姿态等问题,提出了一种具有全向推力矢量的六旋翼无人机设计方案;分析了推力矢量六旋翼在可倾转旋翼结构倾转不同角度时的飞行模式;建立了推力矢量六旋翼的动力学模型,并针对动力学模型设计了PID控制器;最后对动力学模型进行数值仿真验证.结果表明,所设计的推力矢量六旋翼能够悬停,且可以在定速飞行中保持飞行器的水平姿态.     

倾转三旋翼无人机过渡模式纵向姿态控制

对倾转三旋翼无人机过渡模式下定高转换的纵向姿态控制进行了研究,为提高纵向操纵效能、解决操纵冗余问题,设计了模态转换中的操纵控制方案;采用牛顿-欧拉法对飞机进行动力学建模分析,建立了纵向动力学模型并给出了过渡转换路径;通过操纵效能分析对两种操纵机制进行分配,给出了操纵分配的权重和控制律.仿真和实验样机飞行试验地面站数据分析结果表明,按照所设计的操纵分配方案和控制律对飞机过渡模式进行纵向控制,能够使飞机保持平稳过渡.     

无人机发动机空中停车故障机理研究

针对某型现役无人机活塞发动机飞行中出现的空中意外停车故障,从发动机停车控制原理出发分析其故障机理,构建发动机空中意外停车故障树,并用实例予以验证,为无人机发动机故障的空中应急处置和事后维修提供可行性建议。     

高速无人机着陆滑跑纠偏联合仿真研究

针对高空高速无人机着陆地面滑跑过程中的侧向偏移问题,建立了差动刹车和方向舵联合纠偏控制系统。使用动力学软件LMS Virtual. Lab Motion建立了包含阻力伞、气动舵面和起落架等设计因素的全机动力学模型,并与Matlab/Simulink控制模型进行全无人机着陆滑跑联合仿真分析,验证了在侧风情况下无人机着陆滑跑纠偏性能。仿真结果表明,所设计控制系统满足性能指标要求,在无人机的整个滑跑阶段均有良好的抗风纠偏效果。     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。      

无人机全空域飞行影响因素分析

进入全空域飞行是未来无人机发展的必然趋势,所面临的关键问题是安全性和空中交通管理.根据无人机大、中、小型,低、中、高速并存的特点,分析了无人机安全性和影响其全空域飞行能力的关键因素与改进方法,包括建立分类管理机制,提高自主导航与控制能力,进行动态任务规划,采取协调机制,增强环境感知与规避能力等.进一步提出了无人机空域飞行的建模/仿真理论框架,目标是在提高无人机可靠性的基础上,使其具备全空域飞行能力,从而降低无人机使用成本、提高空域共享能力,实现有人机、无人机共享空域.      

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。