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.      

航天器交会远程快速自主制导方法

针对近地近圆轨道航天器交会任务,设计了基于经典轨道要素的远程快速自主制导算法.对于任意初始纬度幅角偏差的远程导引,通过建立纬度幅角偏差与半长轴偏差的关系,将远程导引段分为初始轨道飞行、调相轨道飞行和调整轨道飞行3个阶段.初始轨道飞行进行轨道共面修正和调相机动;在调相轨道飞行期间,进行自然调相以及调相轨道到调整轨道的机动;调整轨道飞行阶段进行追踪航天器的远地点高度和近地点高度的修正,以及再次共面修正.所有变轨机动都以制导脉冲的形式给出,并都在轨道特殊点执行.精确轨道仿真验证了远程快速自主接近制导算法的可行性.     

深空自主导航光学敏感器及其验证

利用光学导航敏感器进行深空自主导航在国际上已成为一种发展趋势,这种方法具有自主性强、精度高、节约成本等优点,且距离地球越远越显优势.在国内首次开展了用于深空巡航段的自主光学导航敏感器设计研制和验证工作,所研制的光学导航敏感器原型样机设计技术指标为:焦距953.8mm,视场角0.8°×0.8°,探测极限灵敏度12Mv,测量精度0.5″(1σ),动态范围100∶1.试验室测试和外场观星试验的结果表明,测量精度达到0.5″(1σ),探测极限灵敏度达到12.5Mv,技术指标全部满足要求.     

鲁棒滤波技术在脉冲星导航中的应用

  提出将鲁棒扩展卡尔曼滤波(REKF)用于增强X射线脉冲星导航系统克服星表误差影响的能力。指出星表误差可以看作模型不确定性的一部分,采用鲁棒滤波技术进行处理。对REKF和传统扩展卡尔曼滤波(EKF)的性能进行对比。仿真结果表明,存在星表误差的情况下,采用REKF算法进行航天器导航,能够获得优于EKF的定位精度。     

基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

基于迭代学习控制的飞机全电刹车系统的研究

通过对飞机全电刹车系统模型的分析,结合迭代学习控制的特点设计出一种新的全电刹车系统的控制律。通过在matlab/simulink中仿真,取得了理想的效果,表明控制律的设计基本合理、可行。