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.     

四代机发展之辨

最近一段时间以来,四代机的话题被媒体炒得很热。去年,美国抛弃了原来的四代论,取而代之提出了一个五代论的观点,在2007年第6期的《航空知识》上,我和傅前哨、徐德康两位同志也一起讨论了这个话题。此外,俄罗斯、日本、韩国     

计及壁面传热的微型向心涡轮气动设计探讨

毫米级微型向心涡轮传热效应显著区别于常规向心涡轮,发展计及壁面传热效应的微型向心涡轮的气动设计方法对微型燃气轮机的设计具有重要意义.根据微型向心涡轮壁面非绝热的特点,通过理论分析,初步建立了计及固壁传热效应的微型向心涡轮速度三角形的分析模型.在此基础上发展了计及传热效应的微型向心涡轮的气动设计方法.分析得到了考虑传热影响的微型向心涡轮设计规律.利用三维数值模拟手段对模型和设计方法进行了验证.结果初步表明所发展计及壁面传热效应的模型和微型向心涡轮气动设计方法具有较好的可行性.     

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.      

无人机自主降落地基/舰基引导方法综述

近年来,随着自主控制技术与任务载荷的快速发展,越来越多的无人机(UAV)具备了良好的任务自主能力。在执行任务过程中,降落阶段的安全风险最大,导航定位精度较差、人员决策失误等是造成降落过程中事故多发的主要原因。通过总结无人机自主降落过程中对引导控制的需求,对国内外无人机军用和民用自主降落解决方案进行了梳理和介绍,对无人机自主降落关键技术和研究现状进行了分析,提出了该领域未来发展的重点方向。      

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突,确保飞行安全,对经典EVENT模型进行改进,提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响,并构建了相应的位置偏差模型。首先,利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率;其次,利用MATLAB进行算例仿真,验证模型的有效性,并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系;最后,通过计算不同安全间隔下的碰撞风险,对空域使用提出建议。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。