基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落技术

针对四旋翼飞行器在依靠地标导航完成动平台自主降落任务中存在的目标易丢失、地标定位死区大和降落可靠性差等问题,设计了一种基于复合地标导航的动平台四旋翼飞行器自主优化降落系统。该系统以圆环地标和二维码构成复合地标来解决仅用单一地标定位时存在的定位死区大和定位范围小等问题。针对地标识别丢失、动平台车轮打滑和码盘标定不精确等问题,建立动平台的精确运动模型同时考虑码盘包含未知测量偏差,基于扩展卡尔曼滤波器实现了对动平台连续位姿的在线估计。最终,基于动平台位姿估计结果以最小Jerk指标设计降落轨迹和降落策略,实现了四旋翼飞行器在动平台上高效平稳的降落。为验证所提系统的有效性,设计了仿真和实际降落实验,验证了所提复合地标实现摄像头距离在0.5~6.0 m内的综合完整定位;所设计的动平台状态估计器能在码盘存在未知测量偏差的情况下准确估计出平台的实时位姿,同时所提自主优化降落策略和轨迹规划算法保证了可靠的动平台降落。     

柔性空域结构下连续下降航迹多目标优化

连续下降运行（CDO）是基于航迹运行（TBO）概念的重要组成,对于减少机场终端区燃油消耗和环境影响具有显著效果。简洁、高效和灵活的进场空域,以及高度自动的无冲突节能轨迹规划,是实现高密度终端区连续下降运行的核心要素。设计了一种融合Point Merge理念的新型倒皇冠形进场空域（ICSAA）,规范了新型空域内航空器运行程序,建立了以燃油消耗和飞行时间最小为目标的连续下降进近无冲突四维轨迹优化模型,并选用基于精英保留策略的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行高效求解。论证了新型柔性空域下连续下降运行轨迹优化具备复杂高密度场景预战术和战术运行性能,对于飞行效率、经济性和空域容量提升具有显著效果,为促进繁忙机场全时段连续下降运行的推广应用提供新视角和新方法。     

复杂叶片机器人磨抛加工工艺技术研究进展

针对航空、航天、能源等国家战略领域复杂叶片高效高品质加工重大需求,对近年来以工业机器人为装备执行体的机器人磨抛加工技术的研究进展进行了综述。具体围绕叶片机器人磨抛中涉及的加工系统精确标定、测量点云高效匹配、加工轨迹自适应规划,以及柔顺力精密控制等关键工艺技术,系统而全面地分析了国内外已公开发表的相关文献,并以典型的汽轮机叶片和发动机叶片为例,阐述了叶片机器人磨抛工程应用效果。最后从叶片特殊部位一体化加工、磨抛加工颤振抑制、磨抛表面完整性控制、叶片增减材混合加工等方面对该领域未来研究方向进行了展望。     

规划未来塑造自我

通过对有关大学生心理困惑方面的问卷调查分析,笔者发现目前大学生在学习生活中存在着很大的盲目性,解决问题的出路之一是把握学年特点,根据自己的实际情况,作出合理规划,并付诸实践.     

面向探测效能增强的导弹路径规划方法

针对空空导弹在拦截飞机目标时规避人工诱饵干扰的探测路径规划需求,提出了一种面向探测效能增强的导弹路径规划方法。在传统A^*路径规划方法的基础上,采用基于运动学的连续多步扩展方式生成路径扩展点,用于对干扰威胁区域的提前检测;采用速度与时间乘积表示规划步长,将固定距离步长转换为固定时间步长,以适应不同导弹速度下的路径规划;采用动态虚拟目标点替代真实目标点以将规划路径导向期望的探测进入角度。仿真结果表明,采用本路径规划方法可以得到较小曲率、较短长度且可避开干扰威胁区域的路径,通过设定合适的探测进入角度可以减少导弹机动量并提高对目标的探测覆盖时长占比,有利于增强导弹对目标的探测效能。     

基于信息素差异分布策略的路径规划蚁群改进算法

针对传统蚁群算法用于移动机器人路径规划时存在初期盲目性搜索、收敛速度慢以及容易陷入局部最优的问题,提出一种蚁群改进算法。首先根据各节点相对于起始点和目标点连线之间的距离,对初始信息素不平均分配,使其呈正态分布,降低算法搜索初期的盲目性,加快最优解的搜索;其次改进挥发因子,采用双挥发因子原则,控制信息素的挥发,既降低局部最优的可能,又能加快收敛速度;对冗余路径作进一步优化处理,使得路径更优。仿真结果表明,本文蚁群改进算法相对比传统蚁群算法以及其他蚁群改进算法收敛速度更快,收敛性更稳定。     

Homotopy based optimal configuration space reduction for anytime robotic motion planning

Anytime sampling-based motion planning algorithms are widely used in practical applications due to limited real-time computing resources. The algorithm quickly finds feasible paths and incrementally improves them to the optimal ones. However, anytime sampling-based algorithms bring a paradox in convergence speed since finding a better path helps prune useless candidates but also introduces unrecognized useless candidates by sampling. Based on the words of homotopy classes, we propose a Homotopy class Informed Preprocessor (HIP) to break the paradox by providing extra information. By comparing the words of path candidates, HIP can reveal wasteful edges of the sampling-based graph before finding a better path. The experimental results obtained in many test scenarios show that HIP improves the convergence speed of anytime sampling-based algorithms.     

欧美月球GNSS规划现状分析综述

月球是地球最重要的天然卫星,当前国际上正在迎来新一轮月球探索高潮,数十个机构和商业团队正在规划月球探索任务,并设想在未来实现航天员长期驻月,围绕月球的“太空竞赛”刚刚开始。月球GNSS（基于现有的地球GNSS以及新的环月卫星通信导航基础设施的月球卫星通信导航定位技术）是空间基准科研的基础,能够提供航天器着陆定位以及月面（及其覆盖空间）定位、导航与授时等服务,同时可以将月球作为试验场,将导航工具包扩展到更远的目的地（如火星）。对欧美近期发布的月球GNSS规划进行了整理归纳,其中包括美国月球GNSS接收机实验（LuGRE）计划和欧洲月光（MoonLight）计划,以及美国中远期月球通信中继和导航系统（LCRNS）计划,这些计划可以为我国开展月球GNSS规划提供参考。     

基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法

借鉴电路中,电器元件对于外加激励,状态发生改变,同时在最短时间内恢复到初始状态的现象,将动态障碍物的实时变化类比为外加激励,提出一种基于状态改变的机器人动态障碍物路径规划算法。首先对机器人绕行单个固定障碍物进行深入分析,然后采用状态更新的方式,对动态障碍物进行分析,最后利用叠加法,对存在动态障碍物和静态障碍物的混合任务规划区域进行分析,并生成避障路径。为了验证算法在多障碍物环境的路径规划能力,利用数值仿真模拟实验,结果表明,在该算法中,机器人能够分别有效的实现静态障碍物区域、动态障碍物区域以及动静混合障碍物区域的路径规划。     

深空自主光学导航小行星筛选与规划方法研究

 深空探测器的自主光学导航是深空探测器自主的关键技术之一,而导航路标——小行星的选择与拍照序列的规划是深空探测自主导航的重要内容。基于探测Ivar小行星的设计方案,在导航小行星筛选方面,提出了基于小行星可见星等、距离、相对速度以及视线夹角的筛选准则,并利用综合评估的方式进行导航小行星的筛选;拍照序列规划方面,提出差额筛选的策略优化导航性价比,并利用改进的遗传算法进行规划。数学仿真结果表明,该方法能够有效地进行小行星的选择与拍照序列的规划。