无人机航路规划及视景仿真系统设计与实现

为提升无人机自主任务执行能力,对飞行特性、任务执行能力进行预演仿真,以减少实际试验投入、降低研制风险、缩短研发周期。针对某型无人机的飞行特性,开发了一套交互式无人机航路规划及视景仿真系统,解决了复杂飞行环境建模、三维空间大范围航路规划及大场景、真实环境三维场景建立等关键问题,实现对无人机的三维航路规划、视景仿真等功能,该系统是无人机模拟仿真系统的重要组成部分。仿真结果表明:该系统航路规划模块能适应不同环境的需求,规划速度快、规划结果准确,三维视景中直观显示无人机三维飞行特性,三维场景震撼真实,操作交互方便,可满足无人机任务飞行的航路规划及模拟验证等需求。     

基于OpenGL的船舶电力系统三维可视化监控平台开发

船舶电力系统的监控对船舶的安全运行至关重要。为了更直观更真实的展示船舶电力系统的运行状态,设计开发了一种基于OpenGL的三维可视化监控平台。通过调用OpenGLAPI构造三维空间环境;根据船舶电力系统各种设备及其保护装置的物理特性建立三维模型,给定监控状态和仿真参数,实现了对设备模块的动态管理和对设备部件进行组态,构造了一个虚拟的船舶电力系统。通过采集设备状态数据,实现了对系统的组网监控和继电保护算法的实时仿真,配合各种颜色和动画展现出系统的状态,运行结果表明该系统具有直观、真实、交互感等特点,能够对设备的各种状态进行监控且具有保护功能。复杂的船舶电力系统结构和运行状态通过三维可视化的方式形象地表现出来,有助于操作人员更好地理解掌握系统运行过程,提高对船舶电力系统的操控能力。     

四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统

为了便于对四旋翼无人机控制算法进行实验仿真和验证,联合Solidworks和Matlab/SimMechanics工具箱设计了一种四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统;利用Solidworks搭建了四旋翼无人机三维实体模型,并通过Solidworks和Matlab转换接口将该实体模型导入到Matlab/SimMechanics中;Matlab/SimMechanics提供了了三维可视化窗口,可以显示无人机的实时仿真状态;仿真平台在Matlab/SimMechanics环境中实现,与Matlab/Simulink通信方便,可方便的将Simulink设计好的控制算法添加到仿真系统中,以进行验证和参数整定,还具有姿态分析和数据分析等功能;轨迹跟踪仿真结果表明,四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统直观可视,准确可靠,能较好地对控制算法进行研究和测试,对四旋翼无人机以及控制算法的研究和开发具有重要价值。     

基于虚拟现实的无人机三维可视化仿真

在论述虚拟现实和无人机技术的基础上,详细介绍了利用Visual C 和OpenGL实现基于虚拟现实的无人机三维可视化仿真的设计方案.针对无人机虚拟现实实现过程中的若干关键技术进行了重点的论述,如飞机本体的建模、飞机尾焰、场景、地形、数据交换等,最后给出了利用该仿真软件回放飞行数据,重现了飞行场景的虚拟环境;通过该方案实现的无人机虚拟仿真系统能够将无人机飞行数据以更自然、更易理解的图像形式展示,有较高的工程应用价值.     

基于大圆航线的飞行动态信息三维可视化

针对飞行监视信息可视化问题,在大圆航线上,结合所需性能导航(RNP)与广播式自动相关监视(ADS-B)技术,分析了航空器信息与RNP保护区计算方法。利用三维地理信息系统World Wind Java的二次开发功能,提出了基于航迹运行模式的航空器动态信息与保护区可视化方法。在本地高分辨率地理环境下重点实现4D航迹模拟飞行、保护区设计、飞行标牌和地形剖面测量等功能。最后通过仿真分析,表明该方法能够直观准确地完成可视化仿真,可应用于飞行监视与规划。     

基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真

针对在Web端难以快速直观表达风场问题,提出一种基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真方法。首先,为解决风场数据不易获取、处理不便问题,给出风场数据的获取、转换、应用流程。其次,设计使用Web Worker多线程技术并行计算生成流线的方法,减少风场流线寻迹生成时间,提高流线生成效率。然后,结合颜色映射技术,设计对流线进行Alpha颜色通道动态修改的方法,以表征风场动态流动。最后,扩展基于Web GL的可视化引擎Cesium进行风场三维可视化渲染,直观表达风场。结果表明,该方法能有效提高在Web端进行风场可视化仿真的效率,可为防风减灾提供支撑。     

基于MapX的无人机生存力分析系统

生存力是无人机设计和使用中最优先考虑的技术指标之一,针对现代战场仿真对态势实时显示及分析结果直观表现的要求,应用MapX组件技术研制了无人机生存力分析系统。首先,简要介绍了MapX的主要框架和特点,讨论了无人机生存力分析系统的功能、组成,并给出了系统的模块划分和程序流程;然后,详细分析了在VC++环境中结合MapX技术实现战区地图显示、漫游、缩放以及作战想定、生存力数据显示处理的功能;最后,给出了生存力分析仿真算例。仿真实验表明,该系统能真实、直观、动态地表现无人机所处的战场地理环境,便于生存力影响因素的分析。     

面向远程应用的真三维可视化仿真及其实现技术

基于Web的三维可视化仿真及其实现技术,设计了一种基于J2EE平台和B/S结构的三维可视化仿真系统框架,采用JOGL手段构建了基于B/S结构模式的三维可视化仿真系统原型,形成了基于Web的工程系统的三维可视化仿真及其实现技术。经实践验证了所采用的三维可视化仿真技术的可行性,展示了基于J2EE平台和B/S结构的三维可视化仿真系统的发展与应用前景。     

基于稀疏A*搜索和改进人工势场的无人机动态航迹规划

针对不同属性的障碍物所构成的威胁分布模型, 本文提出了一种基于稀疏A*搜索算法预规划和改进人工势场相结合的无人机动态避障算法. 该算法首先对威胁分布建立栅格化模型; 然后根据静态威胁, 基于稀疏A*搜索算法进行全局航迹规划; 最后结合预规划路径和动态威胁分布, 利用改进人工势场法完成无人机的动态避障. 仿真结果表明, 该方法能够规划出给定威胁指标下的全局最优路径并达到良好的动态规避性能.     

空间绳系机器人在轨捕获视景仿真系统设计

针对空间绳系机器人在轨捕获可视化的问题,把绳系机器人的控制系统引入仿真环境,基于Vega平台开发了路径规划运动方式和实时接收数据运动方式相结合的空间绳系机器人在轨捕获仿真系统;利用Pro/Engineer和Creator建立了场景模型,实现了绳系在空间展开和视觉伺服效果的模拟,并对捕获过程进行了实时仿真;仿真结果表明,该系统能够直观显示控制系统的控制效果,能够成功演示空间绳系机器人对目标卫星的捕获,满足实时性要求。     

基于无人机中继的导弹集群任务规划系统研究

导弹集群协同作战是C4ISR的网络攻击的典型作战模式,本文以无人机中继模式为例分析了导弹集群实施远程打击的作战流程。任务规划系统的关键技术包括网络体系下的系统结构、任务调度技术、实时航路规划技术、人在回路制导方式下导弹饱和攻击技术等。设计了导弹集群任务规划仿真系统,主要功能包括:任务管理、地图预处理、数据链信息处理、任务规划、视景仿真等。导弹集群协同航路规划子系统是任务规划系统的重要子系统,对其系统结构进行了分析与设计,并给出了航路规划的仿真结果。     

无人机反应式扰动流体路径规划

针对复杂三维障碍环境,提出一种基于深度强化学习的无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV)反应式扰动流体路径规划架构.该架构以一种受约束扰动流体动态系统算法作为路径规划的基本方法,根据无人机与各障碍的相对状态以及障碍物类型,通过经深度确定性策略梯度算法训练得到的动作网络在线生成对应障碍的反应系数和方向系数,继而可计算相应的总和扰动矩阵并以此修正无人机的飞行路径,实现反应式避障.此外,还研究了与所提路径规划方法相适配的深度强化学习训练环境规范性建模方法.仿真结果表明,在路径质量大致相同的情况下,该方法在实时性方面明显优于基于预测控制的在线路径规划方法.     

固定翼无人机在线航迹规划方法

在不确定环境下,针对固定翼无人机（UAV）航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。首先,对凸多边形障碍物进行最小外接圆拟合;然后,根据静态威胁,将规划问题转化为一系列时域窗口内的在线子问题,利用模糊粒子群算法实时优化求解以实现静态避障;当环境中存在动态威胁时,使用改进人工势场法对航迹进行调整完成动态避障。为了满足固定翼无人机的动态约束,同时提出固定翼UAV的碰撞检测法,可提前判断障碍物是否为真正威胁源,以此减少转弯频率和幅度,降低飞行代价。仿真实验结果表明,所提方法在固定翼UAV航迹规划中能有效提升规划速度、稳定性与实时避障能力,且克服了传统人工势场容易陷入局部最优的缺点。     

Path planning in complex 3D environments using a probabilistic roadmap method

This paper presents a 3D path planning algorithm for an unmanned aerial vehicle （UAV） in complex environments. In this algorithm, the environments are divided into voxels by octree algorithm. In order to satisfy the safety requirement of the UAV, free space is represented by free voxels, which have enough space margin for the UAV to pass through. A bounding box array is created in the whole 3D space to evaluate the free voxel connectivity. The probabilistic roadmap method （PRM） is improved by random sampling in the bounding box array to ensure a more efficient distribution of roadmap nodes in 3D space. According to the connectivity evaluation, the roadmap is used to plan a feasible path by using A＊ algorithm. Experimental results indicate that the proposed algorithm is valid in complex 3D environments.     

基于APSODE-MS算法的无人机航迹规划

无人机航迹规划是指在环境威胁与自身约束条件下,规划一条安全可行的航迹,是实现无人机自主化飞行的关键技术之一.为实现无人机在不同城市环境下能够快速规划一条安全可靠的航迹,提出一种基于自适应粒子群差分进化-最小捕捉(APSODE-MS)算法的无人机航迹规划方法.首先,建立城市环境航迹规划数学模型,以航程距离、威胁约束、违背约束代价3者的加权和作为目标函数;其次,在PSO算法中引入自适应非线性惯性权重,根据粒子偏离全局最优解的程度分配不同的搜索模式,结合动态差分进化(DE)算法加快粒子的收敛速度,引入改进的正态扰动提高跳出停滞与早熟现象的能力;最后,筛选关键航迹点,并采用最小捕捉轨迹(MS)算法对航迹进行光滑处理.仿真结果表明,所提出的APSODE-MS航迹规划方法能够在不同城市仿真环境下较好地完成规划任务,并能获得更优的航路,从而验证算法的有效性和鲁棒性.     

复杂城市环境下无人机三维路径规划

基于转移的快速扩展随机树(T-RRT)算法,能够较快寻找到机器人在二维复杂成本空间的低危险度路径,但面对无人机的三维飞行工况,其规划结果较差,针对此问题,提出了一种基于探索、启发和转移的EHT-RRT(exploring heuristic transition-based RRT)算法.首先,算法在T-RRT的基础上...     

基于MDP的无人机避撞航迹规划研究

无人机基于避撞条件下的目标搜索航迹规划是指针对复杂且众多的环境障碍约束通过合理规划飞行路径,以更快、更高效地形式找到目标;首先深入探讨了概率论视角下有限位置马尔科夫移动的规律,构建了相应的马尔科夫移动分布模型;随后在借鉴搜索系统航迹规划的前沿研究成果之上,结合马尔科夫决策过程理论,创新性地引入了负奖励机制对Q-Learning策略算法迭代,构建了单无人机目标搜索模型;并通过类似“风险井”的可视化方式直观地将障碍约束对飞行影响呈现出来;最后进行仿真实验论证算法的可行性和有效性,对航迹规划算法的设计具有一定的参考意义。     

UAV path planning using artificial potential field method updated by optimal control theory

The unmanned aerial vehicle (UAV) path planning problem is an important assignment in the UAV mission planning. Based on the artificial potential field (APF) UAV path planning method, it is reconstructed into the constrained optimisation problem by introducing an additional control force. The constrained optimisation problem is translated into the unconstrained optimisation problem with the help of slack variables in this paper. The functional optimisation method is applied to reform this problem into an optimal control problem. The whole transformation process is deduced in detail, based on a discrete UAV dynamic model. Then, the path planning problem is solved with the help of the optimal control method. The path following process based on the six degrees of freedom simulation model of the quadrotor helicopters is introduced to verify the practicability of this method. Finally, the simulation results show that the improved method is more effective in planning path. In the planning space, the length of the calculated path is shorter and smoother than that using traditional APF method. In addition, the improved method can solve the dead point problem effectively.     

Optimization-Based Safety Analysis of Obstacle Avoidance Systems for Unmanned Aerial Vehicles

The integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in airspace requires new methods to certify collision avoidance systems. This paper presents a safety clearance process for obstacle avoidance systems, where worst case analysis is performed using simulation based optimization in the presence of all possible parameter variations. The clearance criterion for the UAV obstacle avoidance system is defined as the minimum distance from the aircraft to the obstacle during the collision avoidance maneuver. Local and global optimization based verification processes are developed to automatically search the worst combinations of the parameters and the worst-case distance between the UAV and an obstacle under all possible variations and uncertainties. Based on a 6 Degree of Freedom (6DoF) kinematic and dynamic model of a UAV, the path planning and collision avoidance algorithms are developed in 3D space. The artificial potential field method is chosen as a path planning and obstacle avoidance candidate technique for verification study as it is a simple and widely used method. Different optimization algorithms are applied and compared in terms of the reliability and efficiency.     

Real-time autonomous navigation of an electric wheelchair in large-scale urban area with 3D map*

This paper presents the real-time autonomous navigation of an electric wheelchair in a large-scale urban area. Accurate self-pose localization and well-chosen motion control are crucial for application to urban areas, as electric wheelchairs move on paved roads in dynamic environments and travel along sidewalks at a brisk speed. Our system is equipped with a localization module based on a 3D map and a path planning module based on a navigation map. However, the large-scale 3D map causes a high memory load, and the embedded PC can not deal with the map data. In addition, the large-scale navigation map increases the computational cost of path planning, which causes delays in navigation. To achieve real-time navigation independent of map size, we propose a 6-DoF pose localization switching reference 3D map and a two-step path planning framework. We ran tests by using an electric wheelchair on a real street in Tokyo and found that the proposed navigation system achieved autonomous navigation for over 8.8?km in about 133 minutes. The experimental results showed that the memory load was kept constant and the path planning was performed at high frequency, regardless of the size of the map or the distance to the destination.