便携式无人机地面控制站设计与实现

为实现无人机状态监视、飞行操纵及机载任务设备控制,设计并搭建便携式无人机地面控制站。规划系统整体设计方案,提出采用USB接口技术设计完成系统的外部控制模块,解决系统便于携带的问题;利用Google Earth技术实现无人机状态实时监视,增强数据可读性。通过无人机飞行控制实验,表明该系统具有便携、人机界面友好、实时性强等优点,并具有功能扩展性。     

基于CCD和光电编码器的差速整定方法研究

基于CCD和模拟编码器的两路差速整定方法研究,以MC9S12XS128MAA单片机为系统核心,用光电编码器采集电机速度信号进行两路电机速度检测,利用CCD采集路径信息进行曲率计算,以此来进行差速计算,从而通过控制两路电机速度来提高智能车转弯性能。差速整定对智能车灵活过弯,路径寻优起到了关键的作用。     

智能车两类路径识别系统比较研究

路径识别系统是智能车的“眼睛”。是智能车获取环境信息,实现自动控制的基础。针对路径识别系统高精度、高速度的要求,分别设计了智能车光电传感器路径识别系统和摄像头传感器路径识别系统,并对两类路径识别系统在硬件设计和软件算法上针对各个性能指标进行了比较。     

Google Earth在无人机侦察仿真中的应用

针对目前模拟训练中需要大规模逼真三维地形资源的问题,提出了利用Google Earth作为训练侦察环境的新方法。介绍了模拟训练系统的实现方式,解决了Google Earth在系统开发中的几个关键技术,并进行了功能扩展。实验结果表明,这种实现模式具有可行性,能够稳定地进行训练任务,该设计方案可为其他仿真系统设计提供参考。     

基于激光传感器的智能车路径识别算法研究

高精度、高速度、大前瞻的路径采集系统能为智能车提高更精准、更及时和更丰富的赛道信息,是智能车获取更大速度的关键。针对激光传感器的路径采集模块,设计了一种路径识别算法,经过实验,该算法可以使智能车准确、及时地获取赛道信息,提升了智能车的速度和稳定性。     

无人侦察机半物理跟踪仿真平台设计与实现

针对目前无人机模拟训练系统采用单一有人机式开发模式、功能不健全的特点,重点研究了侦察、跟踪子系统的功能构成及实现方式。提出在Creator/Vega中利用Google Earth高程及影像数据模拟环境及摄像机效果,并输出视频信号,通过图像处理方法实现目标跟踪控制过程。试验结果表明,该系统体积小、成本低,仿真环境逼真度高,较好地满足了操作手进行任务设备侦察、跟踪训练需求,具有实际的应用及推广价值。     

风场环境下的巡飞弹航迹跟踪运动补偿算法

针对巡飞弹航迹跟踪过程受风速、风向影响的问题,在风场环境下,通过建立运动模型,研究并提出了基于变增益虚拟参考点和系统外回路动态补偿的非线性制导律算法。根据制导律参数中固定距离限制的问题,设计了变增益虚拟参考点并分析了航迹跟踪的稳定性条件,针对系统外回路滞后特性设计了动态反馈补偿因子,同时给出了参数计算方法及运动约束条件。通过数学仿真方法分别对无风及有风条件下的制导律进行验证,考虑到实际飞行试验困难的问题,基于vc++搭建了半实物实时仿真平台,通过硬件在回路仿真,验证了航迹跟踪性能。结果表明：改进制导律可有效克服风干扰、具有较高的跟踪精度且易于工程实现。     

巡飞弹空中自适应快速初始姿态估计

为了解决巡飞弹空中上电后在无参考姿态条件下的初始姿态确定问题,采用低成本磁力计、陀螺仪和加速度计(MARG)传感器设计姿态航向参考系统(AHRS),并提出了一种自适应参考矢量权重的快速初始姿态估计(AFCF)算法。首先,提出了三轴传感器使用前的快速误差校准方法;然后,采用快速互补滤波算法进行姿态估计,分析了其权重函数对于初始姿态估计及收敛性等的影响;接着,提出自适应参考矢量权重及自适应姿态估计方法;最后,利用高精度MTI(Milliren Technologies,Inc)传感器数据对算法进行了验证,并在低成本MARG姿态航向参考系统中对算法进行了实现,对比了改进算法及扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的性能。实验结果与分析表明:动态条件下采用MTI传感器数据,改进算法能够在初始时刻收敛,比快速互补滤波(FCF)算法提前约4s;解算精度约为±0.6°,初始时刻精度明显优于FCF;硬件测试则表明改进算法的处理时间为0.062ms,仅为EKF算法的1/9,解算精度约为±1.3°,能够满足姿态测量过程快速收敛、高精度、实时性等要求。     

基于GE和SU模型的动态侦察环境模拟方法

在传统无人侦察机模拟训练方法中,视景仿真环境逼真度不足,三维地形容易忽视动态目标.为此,提出一种基于谷歌地球(GE)和SketchUp(SU)模型的动态侦察环境模拟方法.通过GE场景建立三维仿真环境,利用SU制作三维模型,采用三次B样条插值方法对路径进行平滑处理,计算模型的姿态角,使用Keyhole标记语言和GE COM API,完成飞行视景仿真.实验结果表明,该方法能生成逼真的动态三维场景,减少建模工作和开发周期.