基于B样条曲线的无人机航路规划算法

提出了一种动态环境中无人机(UAV)航路规划与重规划算法。根据战场中各个已知威胁的位置建立可行点之间的有向图，用Dijkstra算法生成一条由若干直线段连接的参考航路，再利用B样条曲线具有C^2连续性、局部性、保凸性以及B样条曲线的曲率变化比较均匀的特点，对规划的参考航路进行修正和验证，使得规划航路对无人机安全可飞。当遇到突然出现的威胁时，可对航路进行局部重规划。     

基于粒子群优化的航路规划算法研究与仿真

文章将粒子群优化方法应用于飞机低空突防航路规划技术研究,提出了利用一组正弦波曲线来构造一个粒子,并在适应度函数设计巾加入处罚函数,使该方法得到的飞行航线严格经过起始点和目标点,而且满足飞机的机动性能要求,以及起始航向角与目标进入角的要求。仿真结果表明,所用方法简便可行,粒子能较快地收敛于全局最佳航路。     

无人机航迹规划技术研究及发展趋势

通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

The Grain Impact Analyser and Dust Accumulator (GIADA) Experiment for the Rosetta Mission: Design, Performances and First Results

The Grain Impact Analyser and Dust Accumulator (GIADA) onboard the ROSETTA mission to comet 67P/Churyumov–Gerasimenko is devoted to study the cometary dust environment. Thanks to the rendezvous configuration of the mission, GIADA will be plunged in the dust environment of the coma and will be able to explore dust flux evolution and grain dynamic properties with position and time. This will represent a unique opportunity to perform measurements on key parameters that no ground-based observation or fly-by mission is able to obtain and that no tail or coma model elaborated so far has been able to properly simulate. The coma and nucleus properties shall be, then, clarified with consequent improvement of models describing inner and outer coma evolution, but also of models about nucleus emission during different phases of its evolution. GIADA shall be capable to measure mass/size of single particles larger than about 15 μm together with momentum in the range 6.5 × 10⁻¹⁰ ÷ 4.0 × 10⁻⁴ kg m s⁻¹ for velocities up to about 300 m s⁻¹. For micron/submicron particles the cumulative mass shall be detected with sensitivity 10⁻¹⁰ g. These performances are suitable to provide a statistically relevant set of data about dust physical and dynamic properties in the dust environment expected for the target comet 67P/Churyumov–Gerasimenko. Pre-flight measurements and post-launch checkouts demonstrate that GIADA is behaving as expected according to the design specifications. The International GIADA Consortium (I, E, UK, F, D, USA).     

基于知识库的路径规划辅助系统研究

为降低飞机驾驶员在路径规划任务中的工作负荷,提出了基于知识库的路径规划辅助系统结构。采用基于网格的启发式A*搜索技术完成路径规划任务。利用知识库中的规则进行推理,调节启发函数的加权因子,提高求解最优性,并调节规划网格大小,获得最佳求解速度和精度。知识库中的知识规则根据具体条件的累积和计算,在训练及使用中不断得以补充,减少不确定因素对驾驶员的影响。通过系统仿真验证,表明了该方案和算法的有效性。     

应召反潜时无人机监听航路的规划

浮标阵是航空反潜模式下应召搜潜时常用的一种反潜手段。在假设浮标阵已被布设完毕并且由无人机对其进行实时监听的前提下,文章重点研究了无人机监听航线的规划问题。首先,研究了浮标阵的布设及其特点,分析了无人机航路的代价问题;接着,根据浮标阵的特点规划出了无人机监听方形浮标阵的监听航路飞行方案,并对所规划航路的技术指标进行了分析和研究;最后,对无人机的监听航路进行了计算,计算结果表明文中所规划的方案是可行的,这为无人机监听浮标阵的实际应用提供了参考。     

基于混合优化的运载器大气层内上升段轨迹快速规划方法

针对运载器大气层内的最优轨迹快速规划问题,提出一种将求解最优控制问题的间接法与直接法相结合的混合优化方法。首先,基于最优控制问题的一阶必要条件,将运载器大气层内的三维最优上升问题转化为Hamiltonian两点边值问题;然后,采用直接法中能以较少的节点获得较高求解精度的Gauss伪谱法进行求解,提高算法的求解效率;最后,采用真空解析解初值及密度同伦技术,解决初值猜测与算法收敛困难的问题。仿真结果表明,混合优化算法能够准确、快速地对运载器大气层内的最优上升轨迹问题进行求解,并在计算精度与效率上均优于间接法,可应用于运载器的轨迹在线规划与闭环制导。     

载人登月人货分运与人货合运模式对比分析

由于载人航天任务所具有的确保航天员安全的特殊属性,载人登月任务模式往往因此必须考虑救生等多种环节和因素,变得十分复杂。针对目前载人登月人货分运及人货合运两种任务模式,通过比较分析表明,从安全性、任务风险、飞船设计约束、发射窗口、测控支持复杂度方面来看,人货合运模式要优于人货分运模式,但是人货合运模式中的重型火箭如果被要求按照载人火箭标准进行设计和考核,其研制周期、经费方面的投入将会增加。     

基于改进人工势场法的服务机器人路径规划

人工势场法是服务机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.针对传统人工势场法存在的目标不可达问题,通过在原来的斥力函数中加入一个调节因子的方法解决,同时采用遍历搜索法解决局部极小值问题,并引入安全距离以及改进调节因子以提高机器人路径规划过程中的安全性能.最后,利用Matlab软件将改进后的人工势场法应用于服务机器人路径规划并进行了仿真实验.仿真结果表明,基于改进人工势场法的服务机器人路径规划有效地解决了机器人不能到达目标点的问题.     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.