基于嵌入式Linux的超小型无人机航路规划

无人机(UAV)的发展使其功能越来越自主、智能。在无人机发展的众多研究领域当中，航路规划是其中先进任务规划系统中的关键组成部分，它的可靠性对UAV系统的整体性能有着重要影响。着重介绍了基于嵌入式Linux的SUAV导航系统中的路径规划算法及其软件编程技术，同时探讨了Voronoi图的Sweep-line构造方法和求最短路径的Dikstra算法，并通过实例验证了所用方法和所编软件的有效性和可靠性。     

基于螺旋样条的旋翼无人机区域轨迹规划

针对旋翼无人机在区域作业中的应用需求,提出一种螺旋样条区域轨迹生成方法,设计了给定区域的螺旋控制点生成方法,基于非均匀有理B样条拟合了轨迹。采用线性规划方法求解了以飞行时间最短为目标的规划问题,利用二阶泰勒展开法插值生成用于控制的轨迹序列。通过轨迹追踪实验可知,与传统折线区域轨迹规划方法对比,在相同的动力学约束及作业要求的前提下,该方法有效缩短了作业时间,提高了作业效率。     

复杂工业品仓储环境无人机盘库任务规划

盘库作业是各工业企业进销存系统中的重要环节,针对目前人工盘库工作效率低、容易出错等缺点,近年来出现了无人机搭载高精度便携式射频识别阅读器进行库存盘点的技术.其中,航迹规划是需要解决的关键问题.为减少能耗并提高盘库效率,以能效比最低以及时效比最小为目标来构造目标函数,建立了相应的无人机航迹规划数学模型,提出一种基于生命周期群搜索的混合差分进化算法.利用某烟草工业企业原辅物料仓库的实际环境数据进行物理建模,进一步利用所提出的智能优化算法进行仿真实验.最后,在相同的环境下,与其他3种前沿航迹规划算法进行对比,结果表明利用所提算法规划出的路径更能有效地提高无人机盘点效率.     

复杂环境下无人机全覆盖三维路径规划算法EI北大核心

针对复杂实际环境下无人机进行快速三维全覆盖路径规划的问题,提出了无人机全覆盖三维路径规划算法。首先,二维全覆盖路径规划由全局运动策略、局部运动策略和摆脱死区策略组成,在全局运动策略中改进标记函数和提出次层起点动态搜寻策略,摆脱死区策略由A^(*)算法和改进环形搜索算法构成;三维全覆盖路径规划由分层规划策略、地图重构策略和层间连接策略组成,分层规划策略将三维分为不同间隔高度的二维环境,地图重构策略对二维进行动态地图构建,层间连接策略由头一层的遍历终点确定下一层的遍历起点。仿真结果表明:所提算法在二维全覆盖路径规划时,相较于传统的单环搜索方式摆脱死区策略,路径长度缩短2.7%,路径重复率减小3%;相较于无局部运动策略,路径长度缩短14.2%,总死点数目和路径重复率降低32.9%和4.4%,且运行时间减少6.7 s;在三维全覆盖路径规划时,相较于无地图重构策略,路径长度缩短27.33%,死点数目减少16.82%,运行时间减少70.8 s,路径重复率减小7%;最后进行参数分析,得出本算法性能最优时参数取值。综上,该算法能够适应复杂环境,且能有效降低死点数目和路径重复率,快速规划全覆盖路径,具有较好的鲁棒性。     

Stanford机械手运动路径轨迹的规划研究

分析比较关节空间和直角坐标空间轨迹规划过程的特点，确定出Stanford机械手在关节空间建立轨迹规划。在机械手运动学数学模型的基础上．采用三次B样条曲线插值，来实现Stanford机械手各关节的轨迹规划。     

复杂约束下的五轴数控系统自适应速度规划

为充分发挥五轴机床的运动性能,提升机床的加工效率,提出一种复杂约束下的自适应速度规划方法。以弓高误差、刀具的进给运动和驱动轴的运动性能为约束,建立基于时间最优的五轴机床速度规划模型;在位移-速度坐标系中,采用二阶B样条对速度曲线进行描述,有效降低了优化变量的维度,提高了速度曲线的求解效率;采用具有连续一阶导数的罚函数对模型去约束化,并以BFGS算法为基础设计了具有鲁棒性的速度曲线求解策略。仿真表明,所提出的算法可适用于形状复杂的加工路径,算法计算高效,规划得到的速度曲线能满足各项约束并提高加工效率。采用S形试件进行实际加工测试,进一步验证了算法的有效性。     

叶片复杂曲面的机器人抛磨工艺规划

为了实现复杂曲面工件的智能抛磨加工,对叶片复杂曲面进行机器人抛磨工艺规划。对抛磨点位置规划算法和基于最大接触原则的抛磨姿态规划算法进行了研究。首先,通过平行截面法获得抛磨路径割线,以非均匀有理B样条(NURBS)曲线描述。接着,提取曲线特征参数,根据设定的阈值进行抛磨点规划,再基于抛磨轮与工件的最大接触原则进行抛磨点姿态规划,从而得到完整的抛磨路径。然后,将工件位姿从工件坐标系转换到TCP坐标系。最后,搭建了柔性抛磨系统仿真平台生成机器人控制程序。实验结果表明,此方法规划的路径可用于叶片复杂曲面的机器人抛磨加工。分别用本文规划所得路径和CAM软件规划所得路径对叶片进行抛磨加工,测得表面粗糙度分别为0.695~0.930μm和2.803~3.243μm。本文提出的抛磨位姿规划方法可用于复杂曲面工件的抛磨路径规划,使工具和工件保持最大接触,从而避免了位姿不合理所产生的过抛和欠抛。     

复杂环境下无人机结构设计与姿态分析

复杂环境下,多旋翼无人机整体结构、姿态控制算法对其稳定飞行性能具有重要影响.文中首先从静力学分析及结构模态分析方面进行无人机整体结构的设计研究;然后利用陀螺仪、加速度计、磁力计传感器结合PID控制、多种滤波算法共同实现无人机飞行姿态的控制;最后搭建无人机试验平台进行复杂环境下多旋翼无人机悬停试验.经试验研究表明,研发的...     

基于改进粒子群算法的无人直升机航路规划

针对山区环境下无人直升机航路规划的问题,提出了一种改进粒子群算法.首先建立航路规划数学模型,将路径长度、飞行高度和威胁指数引入适应度函数;然后采用惯性权重因子调节算法的全局和局部搜索能力,利用选择操作和杂交操作增加种群的多样性,避免陷入局部最优;最后当种群陷入局部极值时,采用变异算子跳出局部最优解.将该算法和传统粒子群算法比较,仿真结果表明,该算法可以避免陷入局部最优,缩短搜索时间,较快得到全局最优路径.     

多约束条件下的机器人时间最优轨迹规划

提出了一种工业机器人时间最优轨迹规划及控制的新方法。对于笛卡尔空间中给定路径上的离散路径点,通过运动学逆解求得与之对应的关节节点序列,采用三次样条插值方法构造各关节位移、速度、加速度均连续的轨迹。在考虑关节空间中速度、加速度、加加速度约束条件的同时,确保机器人在笛卡尔空间各离散路径点处满足由给定路径所决定的速度约束条件,减小机器人运动路径与给定路径之间的误差。采用序列二次规划法求解上述非线性约束优化问题,进而规划出沿特定曲线方程运动的机器人时间最优轨迹。最后将上述算法应用于剪带机器人,证明了该算法的有效性和可行性。     

低 SNR 场景下微型无人机跟踪-检测融合方法

针对低信噪比(SNR)场景下微型无人机探测难题,本文提出了一种基于序贯蒙特卡罗-检测前跟踪(SMC-TBD)的多输入多输出雷达目标跟踪-检测融合方法。区别于跟踪和检测过程相互独立的传统方法,本文方法直接利用三维傅里叶变换后未经阈值处理的雷达原始数据,通过SMC方法计算目标累积存在概率,在实现微型无人机连续检测的同时,完成目标轨迹的高精度跟踪。本文方法的创新在于通过融合检测和跟踪过程,实现了时间-距离-多普勒-方位域目标能量累积,提高了低SNR场景下微型无人机探测性能。实验结果表明,本文方法在SNR低于-20 dB时,微型无人机跟踪性能才逐渐恶化,相比于雷达量测、扩展卡尔曼滤波和粒子滤波提升了约8 dB。