轮腿式火星探测机器人的多目标协同控制

火星探测任务要求机器人具有对未知的不规则地形的自适应能力和动态稳定性。针对轮腿式火星探测机器人,提出了基于运动学反解模型、车体姿态和轮壤接触力的多目标协同控制策略。通过车体姿态调整运动学建模、一阶低通滤波及腿部阻抗控制算法和基于腿部运动危险系数的重心高度调整算法,实现了车体姿态的跟踪控制、轮壤恒力接触控制和重心最优高度控制,提升了轮腿机器人在非结构地形中的自适应能力、运动稳定性及腿部运动空间的安全性。在MATLAB和UG中建立联合仿真模型,验证了控制策略的有效性。     

运载火箭组装与测试远程协同信息平台技术

为适应未来高频度发射任务需求,在借鉴国内外远程协同及信息应用技术基础上,以中国运载火箭组装、测试及发射任务为背景,通过对功能需求和技术难点分析,设计了运载火箭组装与测试远程协同应用系统,对关键技术进行了分析和论述,为运载火箭远程测试、协同决策发射提供有效技术解决途径。     

推力协同的大柔性飞行器纵向姿态控制

为了研究大柔性飞行器飞行/结构耦合动力学特性,提出了改进的面向控制的大柔性飞行器多体模型,开展了大柔性飞行器纵向动力学耦合特性分析与推力协同下纵向姿态控制律设计。采用二面角动态近似描述大柔性飞行器结构动力学特征,并推导了纵向耦合动力学模型。根据改进模型在配平点处的线性化模型,分析了飞行/结构耦合系统的纵向稳定性与结构变形量之间的关系。针对大柔性飞行器姿态稳定与跟踪,设计了纵向姿态控制器。与常规飞行器相比,大柔性飞行器飞行过程中会发生大变形,当载荷较大时,配平构型近似“U”形,此时纵向动力学具有长周期不稳定的特征。分析结果表明:大柔性飞行器各模态之间的耦合程度随着变形的增大而增大。此外,纵向姿态控制需要升降舵与推力协同控制速度和俯仰角并且考虑结构动力学的影响,否则飞行/结构的耦合作用会导致姿态跟踪误差衰减缓慢甚至发散。      

事件触发机制下具有视场约束的三维协同制导

针对多枚反舰导弹同时攻击舰艇目标的实际需求,考虑导引头视场角约束,研究了事件触发控制方式下的时间协同制导问题。基于三维耦合模型提出了一种由三维比例导引律（PNG）和事件触发偏置项组成的三维时间协同制导律,并给出了事件触发条件。该偏置项利用非线性函数来确保总前置角的有界性,以满足导引头的视场角约束,并且通过分布式事件触发一致性协议,使弹群的攻击时间能够收敛到一致,并有效降低协同控制系统更新频率,减少通信资源消耗。基于Lyapunov理论证明了所提出分布式协同制导律的稳定性,且不存在Zeno现象。最后,通过数学仿真验证了所提出的三维协同制导方法的有效性和鲁棒性。     

基于DP-SA的机载外辐射源无源协同定位

针对强杂波背景下机载外辐射源无源协同定位（APCL）问题,提出一种基于动态规划和状态扩维（DP-SA）的单目标无源协同定位方法。首先,基于误差传播理论,构建了考虑外辐射源位置不确定性的状态转移范围,进而建立动态规划（DP）的值函数。其次,推导了基于极值理论的动态规划回溯阈值,提高了低可观测目标的检测概率。最后,对测量新息协方差进行在线修正,降低了外辐射源位置不确定性的影响,并利用状态扩维技术实现目标状态与外辐射源状态的联合估计。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于支持向量机的机场智能驱鸟决策

为提高机场鸟击防范管理水平,实现探鸟雷达与多种驱鸟设备联动,提出一种基于支持向量机（SVM）的机场智能驱鸟决策方法。该方法包括训练和测试两部分。训练部分利用机场鸟类探测预警与驱赶联动系统获取的大量历史鸟情信息,结合专家知识,通过数据预处理与支持向量机训练,建立驱鸟策略分类模型;测试部分根据驱鸟实时智能决策结果,对驱鸟策略分类模型进行持续修正与优化。通过某机场的实测鸟情信息数据与若干驱鸟实例,证明驱鸟策略分类模型具有较高的决策正确率,并能够通过自身修正与优化应对各种新问题。本文方法针对实时鸟情信息,实现了多种驱鸟设备的优化组合,克服了驱鸟设备长期重复运行造成的鸟类对驱鸟设备的耐受性问题,极大改善了驱鸟效果。      

面向任务协同的云端融合计算架构研究

以有人机/无人机自组云为场景,研究了基于云数据中心、有人机和无人机任务协同的云端融合任务协同处理架构,在该架构中,有人机作为边缘计算处理节点,无人机作为端节点。通过分层设计,将基于无人机自组云的云端融合架构自顶往下划分为用户应用层、组件服务层、资源抽象层、操作系统层、物理资源层五个层级,并对各层级进行功能划分设计。最后通过典型实例仿真试验做了架构性验证。     

主-从多飞行器三维分布式协同制导方法

针对三维空间下的多飞行器协同打击问题,基于主飞行器和从飞行器架构提出了两种分布式协同制导方法,实现了所有飞行器最终对目标的同时命中。方法1在定义协调变量的基础上,通过对所选协调变量的一致性协同控制使从飞行器状态同步于主飞行器状态。方法2提出了分布式观测器对主飞行器的状态进行准确估计,各从飞行器通过跟踪观测的主飞行器状态信息实现命中时间的一致。理论分析表明,两种方法都可保证多飞行器同时命中目标。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。