基于改进遗传算法的多无人机路径规划

对多无人机在动态环境下的路径规划问题进行了分析与建模,模型将无人机区分为就绪、工作、返航、失控4种状态;考虑了机群工作效率和威胁区域的生存概率,提出一种基于改进遗传算法的多无人机的路径规划方法。方法设计了新的编码、解码方法和具有明确物理意义的适应度评价函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度。通过计算机仿真表明方法具有良好的多无人机动态路径规划能力。     

多无人机协同路径规划研究综述

多无人机协同路径规划是多无人机协同控制的重要研究内容之一。首先介绍了多无人机协同路径规划的问题描述、数学模型和求解框架,然后总结出在路径规划中常见的几类环境表示方法,最后分别介绍了在多无人机协同路径规划中用到的几类路径规划算法。此外还提出了多无人机协同路径规划应关注的几个问题及可能的发展方向。     

低动压着舰状态下飞机的操纵特性研究

低动压着舰状态下飞机的操纵特性下降,导致轨迹角不能跟踪姿态角的变化,从而对着舰安全造成严重影响。首先通过剖析历史上已有的观点,提出研究低动压状态飞机轨迹角响应问题时应全面考虑速度稳定性、轨迹稳定性和机动性。其次对两种动力补偿系统进行了分析,其中速度恒定动力补偿实际上对应速度稳定性和轨迹稳定性,而迎角恒定动力补偿兼具速度稳定性、轨迹稳定性和机动性增强。最后的仿真证实,考虑速度稳定性、轨迹稳定性和机动性的迎角恒定动力补偿是全面的、可行的。     

多架无人机的协同攻击航路规划

针对多架无人机协同攻击同一目标问题,提出了一种航路规划方法.首先根据已知的导弹、雷达等威胁的位置,通过Voronoi图建立初始进入航路,并利用B样条曲线修正初始航路产生无人机可飞航路,然后对多架无人机的航路进行协同修正以满足协同攻击要求.最后对无人机的退出航路规划进行了研究分析,并结合具体问题进行了仿真检验.     

基于模糊推理的最优参考轨迹的预测函数控制技术

为了获得简单而又精密的控制器,采用预测函数控制计算控制指令,并运用模糊推理对控制量进行补偿,设计出合理的预测轨迹控制系统,使飞机自动地跟踪已规划出的最优参考轨迹,并针对各种典型地形进行了数字仿真,大量的数字仿真表明该方案是可行的。     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

一种基于双向线性插值的求交算法及其应用

提出了一种基于双向线性插值原理的参数曲面与平面求交方法,并应用它来求解零件曲面偏置表面与导动平面的交线,处理偏置表面的非唯一性问题,最终生成一条高效而无干涉的ＮＣ加工刀具轨迹。     

基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划

探讨了利用遗传算法来进行机器人路径规划的方法,分析了可能产生的问题及其产生原因,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法来解决机器人路径规划问题。仿真结果表明,这种遗传模拟退火算法切实可行,它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量。     

无人机编队的高阶滑模控制方法研究

在未知干扰环境下,对无人机编队飞行的稳定性和精度提出了更高的要求,采用常规滑模控制的编队算法由于"抖振"等问题,不适应高精度和稳定性的要求.针对此问题,提出了一种基于高阶滑模控制的编队飞行控制方法,以三架无人机编队为例,建立了三维空间高阶滑模控制编队控制模型,实现了长机的航路跟踪及僚机的编队队形控制和保持.仿真结果表明...     

未知环境中微型飞行器障碍回避与导航技术研究进展

微型飞行器在未知环境中自主飞行,须具备障碍回避和导航的能力,关键技术包括：环境探测、动态航迹规划以及航路跟踪。本文综述了近年来国内外在该领域的主要研究进展,围绕微型飞行器障碍回避与导航技术的概念内涵和问题描述障碍回避与导航技术中的飞行环境探测方法与传感器、飞行环境要素的模型表征及航迹规划算法等方面,系统地给予了阐述与分析,最后指出了微型飞行器动态障碍回避与导航技术中需要进一步研究的问题,旨在为微型飞行器的自主导航技术的发展提供参考。