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。     

舰载无人机战术控制系统及相关技术

美国正在开发的舰面战术控制系统（TCS）是对舰载无人机实施控制、协同、统一调配的重要枢纽，它能有效地指挥和控制各种类型无人机，实现彼此信息共享，更好地完成各种任务。     

dSPACE／CLib在无人机飞行仿真中的应用

dSPACE实时仿真系统有着广泛的应用,然而其实验软件工具ControlDesk不可避免也存在一些不足,在某些情况下无法提供给开发者足够的扩展空间,无法满足特定的需求.而CLib作为dSPACE的接口库,开发者可以利用其开发满足特定需求的应用软件.在详细介绍了CLjb之后,根据无人机飞行仿真的具体要求,成功的将CLib应用于无人机飞行控制系统仿真,开发了基于CLib的无人机仿真飞行航迹显示软件.实验结果表明,CLib的应用增强了dSPACE的功能.     

倾转三旋翼无人机倾转定高控制研究

针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制.首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过...     

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。      

一种临近空间太阳能无人机自主故障诊断及应急处理策略

依据临近空间高空长航时太阳能无人机的特点,提出一种适用于此类无人机的自主故障诊断及应急处理策略。具体地,构建飞控系统故障诊断体系结构及逻辑规则,综合利用单机设备的状态回报、传感器输出等信息,设计逻辑规则判定单机状态或整机的飞行状态是否异常,并结合当前的飞控模式和飞行阶段确定应急等级和相应的处理策略。从设备复杂度和处理逻辑上讲,本策略较传统无人机的应急处理策略有较大差别,是一种新型的飞控系统自主故障诊断及应急处理策略,可为太阳能无人机飞控应急系统设计提供有效参考。     

系留无人机平台搭载的蜂窝通信基站吞吐量优化

考虑多架系留无人机（UAV）空中基站为多小区提供空地双向通信服务时，针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题，提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对，通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量，并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示，所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法，当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时，相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法，所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。      

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。