无人机电静液起落架收放及刹车系统仿真研究

无人机起落架收放及刹车系统在无人机的起飞、降落和刹车的过程中发挥着至关重要的作用,随着无人机飞行条件和要求的日益严苛,传统的液压系统已经无法满足需要。电静液系统既保留了传统液压系统的优点,又兼备电作动的优势。根据电静液作动器的工作原理,设计一款无人机起落架收放和刹车功能一体化的电静液系统,将改进型的PID 控制方式运用到起落架收放的控制中,并且设计两种模糊PID 控制方式运用于防滑刹车功能中,在此基础上进行基于AMESim 和MATLAB/Simulink 的联合仿真用于验证系统性能,并对仿真结果进行对比分析。结果表明：模糊PID 的控制方式控制效果良好,可以有效地改善无人机起落架收放和刹车过程的稳定性,使得起落架收放更安全,刹车效率更高。     

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动，无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队，因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应，建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动，并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型，在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环，并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进，将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环，最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

无人机空中加油自主会合制导律研究

典型的自主会合制导律主要包括基于在线估计的制导律和无需在线估计的制导律两大类,其中在线估计具有计算量大,实现复杂的缺点。提出了一种无需在线估计的制导律,在此基础上,文章进行了改善,一是借鉴导弹中的带落角约束的比例导引律,实现了一种同时满足航向和纵向自主会合要求的制导律形式,简化了制导律设计;二是引入了相对距离反馈与速度反馈进行相对距离控制,避免了速度控制指令设计的复杂化和开环控制鲁棒性差的缺点。最后,通过一个仿真例子证明了这种制导律方案原理可行,具有一定的工程应用价值。     

无人飞行器地面移动目标跟踪系统研究现状与展望

无人飞行器地面移动目标跟踪系统是一项在军事和民用方面都具有广泛应用前景的非常重要的研究课题。首先分析了系统的特点，然后详细介绍了国内外无人飞行器地面移动目标跟踪系统的研究方法和现状，并指出其不足。最后，针对现有系统中控制方法的欠缺，提出了将仿人眼控制系统用于无人飞行器上的摄像机云台控制的新方法。     

无人机飞行控制系统先进设计技术评述

首先简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了目前国外在无人机飞行控制系统设计领域的最新研究成果,包括动态逆技术、BACKSTEPPING自适应技术及综合制导与控制技术。     

基于空间两点的视觉自主着陆导引算法设计

为提高无人机着陆效率,从着陆速度向量场和导引律设计两方面研究改进。首先,基于椭圆设计速度向量场,实现飞行路程更短、机动性能要求更低的着陆轨迹。然后,基于像素坐标系与机体坐标系的关系,设计无人机的航迹方位角指令;以椭圆切线方向为参考,结合合作矢量特征,设计航迹倾斜角指令;利用图像信息,设计速度大小指令。最后,理论比较了传统轨迹与提出轨迹对方向机动性性能的要求,给出了轨迹参数与无人机方向机动性性能的关系。利用Simulink搭建系统仿真平台,计算满足要求的合作矢量特征。结果表明,无人机以曲线轨迹准确软着陆到目标,满足实际运用的需要。      

A new modeling scheme for powered parafoil unmanned aerial vehicle platforms: Theory and experiments

A novel framework is established for accurate modeling of Powered Parafoil Unmanned Aerial Vehicle (PPUAV). The model is developed in the following three steps: obtaining a linear dynamic model, simplifying the model structure, and estimating the model mismatch due to model variance and external disturbance factors. First, a six degree-of-freedom linear model, or the structured model, is obtained through dynamic establishment and linearization. Second, the data correlation analysis is adopted to determine the criterion for proper model complexity and to simplify the structured model. Next, an active model is established, combining the simplified model with the model mismatch estimator. An adapted Kalman filter is utilized for the real-time estimation of states and model mismatch. We finally derive a linear system model while taking into account of model variance and external disturbance. Actual flight tests verify the effectiveness of our active model in different flight scenarios.