多无人直升机的相对动力学建模方法及其编队控制

本文将多无人直升机编队控制分解为若干对具有主从结构的无人直升机相对状态控制问题,并提出利用相对动力学建模方法设计编队控制器.无人直升机相对动力学由6自由度空间刚体相对动力学和单体直升机飞行动力学两部分组成.基于这种相对动力学模型利用反馈线性化和扩展高增益观测方法设计具有内外环阶梯结构的控制器.最后,通过仿真验证了这种方法能够跟踪给定期望值并具有一定扰动抑制能力.     

基于两时间尺度模型的直升机非线性控制器设计

提出一种基于两时间尺度模型的直升机非线性控制方法. 该方法利用直升机不同状态达到稳定的时间不同的特点, 将直升机模型分为快速和慢速两种模型. 反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计, 并在控制过程中采用了不同的控制周期. 仿真结果表明, 利用上述方法设计的控制器, 对于阶跃变化和正弦变化的速度轨迹具有良好的跟踪效果.

     

水下滑翔机垂直面运动优化控制

水下滑翔机是一种依靠水动力和净浮力驱动的新型水下机器人. 本文分析了滑翔机在垂直面滑翔时, 浮力变化和内置可动质量块位置变化对滑翔机运动状态的影响．针对滑翔机在潜浮切换时, 由于机翼受力不对称产生的无升力现象而导致的切换过程不稳定的问题, 采用两点边值的优化控制方法, 规划了内置质量块的位量, 以消除滑翔机在潜浮切换过程中各个时刻产生的不对称无升力现象．最后给出了滑翔机实际机械系统可接受的最优控制 方案. 仿真表明了这种优化方法的有效性.     

直升机执行器故障的双时标容错控制系统设计

针对直升机的执行器故障,本文提出了一种基于双时标模型的自适应容错控制方法.根据直升机的不同状态变量响应时间不同的特点和时标分离理论,将直升机模型划分为快速(姿态动力学)和慢速(平移动力学)两种时标模型.反步控制方法和逆动力学控制方法分别被用于进行快慢两种模型控制器的设计,并在控制过程中采用了不同的控制周期.在双时标模型中,引入了执行器效率因子(actuator effectiveness factors,AEFs)用于表示执行器的健康情况.利用无色卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)对AEFs进行了在线估计,估计结果用于快速和慢速模型控制器的自适应重构.仿真结果表明,该自适应容错控制方法,能够有效的消除执行器故障(包括常值和时变故障)对直升机飞行性能的影响,并取得良好的控制效果.     

基于几何特征的快速高精度角点检测算法

角点检测应用十分广泛,是许多计算机视觉任务的基础.本文提出了一种快速、高精度的角点检测算法,算法简单新颖,角点条件和角点响应函数设计独特.和以往不同的是:算法在设计上考虑的是角点的局部几何特征,使得处理的数据量大为减少,同时能够很好地保证检测精度等其他性能指标.通过和广泛使用的SUSAN算法、Harris算法在正确率、漏检、精度、抗噪声、计算复杂度等方面进行综合比较,结果表明该算法无论对人工合成图像还是对自然图像均具有良好的性能.     

基于天际线识别的无人机实时姿态角估计

以无人机天际线识别为背景,提出了一种准确、实时的天际线识别算法,并由此估计姿态角.在结合实际情况的基础上,对天际线建立能量泛函模型,利用变分原理推出相应偏微分方程.在实际应用中出于对实时性的考虑,引入直线约束对该模型进行简化,然后利用由粗到精的思想识别天际线.首先,对图像预处理并垂直剖分,然后利用简化的水平直线模型对天际线进行粗识别,通过拟合获得天际线粗识别结果,最后在基于梯度和区域混合开曲线模型约束下精确识别天际线,并由此估计无人机滚动和俯仰姿态角.实验结果表明,该算法对天际线识别具有较好的鲁棒性、准确性和实时性.