旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制

旋翼飞行机械臂是一种具有强耦合特性的机器人系统,借助视觉进行自主作业还存在诸多问题,如实时深度估计、目标极易丢失以及目标笛卡尔空间模型重建等.本文针对传统的基于图像与基于位置的视觉伺服的缺陷以及系统自身欠驱动等问题,建立了运动学模型和提出了基于力平衡原理的动力学联合建模,并通过欧几里得单应性矩阵分解设计出旋翼飞行机械臂系统的混合视觉伺服控制方法,在图像空间控制平移、笛卡尔空间控制旋转,减弱了平移与旋转之间的相互影响实现解耦效果,改善了系统对非结构因素的抗扰性能和全局稳定性.通过仿真和实验检验了系统鲁棒性和算法优越性.     

未知复杂环境中的无人机平滑飞行路径规划

针对无人机实时路径规划问题,提出了一种基于双层决策的平滑路径规划方法,以弥补现有方法在复杂飞行环境中对路径平滑性优化的不足,增强路径的易跟踪性.本文首先给出路径平滑性度量,然后建模上、下层决策目标、威胁规避与无人机性能约束并引入变长规划时间,进而设计基于双层决策的路径规划模型.规划过程中通过嵌入启发式优化策略来进一步改善路径的全局与局部平滑度,并提高路径搜索效率.大量复杂场景中的仿真及与现有经典方法的对比结果表明:该方法能够实时避开复杂危险区域,规划适合飞行的、较短的平滑路径.     

无人机的自动着陆控制

无人机的自动着陆控制是无人机控制中的一个难点,文中给出了一种无人机自动着陆的控制方法,并在某型无人机上得到了应用.基于无人机真实的风洞试验数据,利用MATLAB建立了无人机自动着陆的线性化模型和非线性模型,设计了无人机自动着陆导引控制方案及控制律,并在实际飞行试验中得到了验证,最终的飞行试验结果表明了所设计的自动着陆控制律能满足自动着陆的要求,并具有很好的静态和动态特性.     

Bearing-only visual SLAM for small unmanned aerial vehicles in GPS-denied environments

This paper presents a hierarchical simultaneous localization and mapping(SLAM) system for a small unmanned aerial vehicle(UAV) using the output of an inertial measurement unit(IMU) and the bearing-only observations from an onboard monocular camera.A homography based approach is used to calculate the motion of the vehicle in 6 degrees of freedom by image feature match.This visual measurement is fused with the inertial outputs by an indirect extended Kalman filter(EKF) for attitude and velocity estimation.Then,another EKF is employed to estimate the position of the vehicle and the locations of the features in the map.Both simulations and experiments are carried out to test the performance of the proposed system.The result of the comparison with the referential global positioning system/inertial navigation system(GPS/INS) navigation indicates that the proposed SLAM can provide reliable and stable state estimation for small UAVs in GPS-denied environments.     

An improved constrained differential evolution algorithm for unmanned aerial vehicle global route planning

This paper formulates the global route planning problem for the unmanned aerial vehicles (UAVs) as a constrained optimization problem in the three-dimensional environment and proposes an improved constrained differential evolution (DE) algorithm to generate an optimal feasible route. The flight route is designed to have a short length and a low flight altitude. The multiple constraints based on the realistic scenarios are taken into account, including maximum turning angle, maximum climbing/gliding slope, terrain, forbidden flying areas, map and threat area constraints. The proposed DE-based route planning algorithm combines the standard DE with the level comparison method and an improved strategy is proposed to control the satisfactory level. To show the high performance of the proposed method, we compare the proposed algorithm with six existing constrained optimization algorithms and five penalty function based methods. Numerical experiments in two test cases are carried out. Our proposed algorithm demonstrates a good performance in terms of the solution quality, robustness, and the constraint-handling ability.     

基于改进快速扩展随机树方法的隐身无人机突防航迹规划

针对隐身无人机在日趋严密的雷达防御系统下的生存问题,提出了基于改进快速扩展随机树的隐身突防航迹规划方法.本文首先对隐身突防航迹规划中无人机的动态雷达散射截面积和雷达的发现准则这两个关键问题进行了分析和建模,然后针对现有算法在解决隐身飞机航迹规划问题时的不足,设计了改进快速扩展随机树算法,将无人机的雷达散射截面积随姿态变化的情况考虑到新节点生成中,并且结合滚动时域策略计算时域范围内所有节点的瞬时发现概率均值,以判断新节点可行性.仿真结果和对比研究表明,算法的改进策略能够处理隐身突防航迹规划的两个特性,并且可在复杂环境下快速生成更优的突防路径.     

基于分层运动分解的飞行机械臂视觉伺服控制

飞行机械臂系统具有主动作业能力, 通过搭载视觉传感器感知周围环境, 系统的自主能力将进一步提高.然而, 考虑到无人机的欠驱动和整个系统的非线性特性, 飞行机械臂系统的视觉伺服控制仍然是一项具有挑战性的工作. 本文在充分考虑机械臂对无人机的力/力矩作用后, 提出了一种基于分层运动分解的飞行机械臂视觉伺服控制方案. 首先, 对飞行机械臂系统的运动学和动力学模型进行分析. 然后, 根据所得的相机运动学模型, 通过基于图像的视觉伺服控制获得相机的期望速度, 进而制定无人机和机械臂的速度分配策略. 在考虑机械臂运动时对无人机产生的力/力矩影响, 设计了底层的飞行控制器. 最后, 在与现有方法的仿真对比中可以看出, 所提方法具有良好的控制性能, 对图像特征点位置的不确定性及图像噪声也表现了较好的鲁棒性     

无人机吊挂飞行的非线性控制方法设计

针对四旋翼无人机吊挂飞行系统,本文设计了一种新型控制策略.本文首先建立了四旋翼无人机吊挂系统的数学模型.其中负载被看作由刚性绳悬挂在四旋翼无人机重心位置的质点.之后本文通过能量分析的方法设计了针对此系统的非线性控制器.本文提出的控制方法可以在抑制吊挂负载摆动的同时将四旋翼无人机移动到目标位置.本文运用李雅普诺夫稳定性分析和拉塞尔不变性原理对闭环系统的稳定性进行了证明.最后,通过数值仿真,分别将本控制器镇定控制和调节控制的控制效果与线性二次调节器(linear-quadratic regulator,LQR)控制器进行了对比.     

风扰影响下的无人机非线性广义最小方差跟踪控制

本文以鱼鹰型固定翼无人机为研究对象,基于非线性广义最小方差(nonlinear generalized minimum variance,NGMV)最优控制理论,研究了受到非线性阵风干扰影响下的无人机跟踪控制问题.首先对鱼鹰型无人机动力学模型解耦,在解耦后的横向和纵向模型上分别实现跟踪控制;然后针对阵风非线性模型的特定形式,根据NGMV理论设计了增维的非线性广义最小方差控制器,使得模型充分考虑了阵风干扰的特性.所设计的NGMV最优控制器的主要优势在于它能处理带有干扰和时滞环节的非线性系统.多组阵风扰动的仿真试验结果表明,非线性广义最小方差最优控制器具有跟踪性和收敛性.     

输入有约束时的飞翼布局无人机姿态控制

针对大展弦比飞翼布局无人机的刚体运动与弹性运动耦合动力学模型,研究了输入有约束时的无人机姿态控制问题,提出了一种采用扩张状态观测器的反步滑模控制方法.首先,采用扩张状态观测器实时估计气动弹性模态和外界未知干扰的影响,并引入跟踪微分器避免了控制律中项数膨胀问题.然后,针对飞翼布局无人机多操纵面的配置和输入约束,给出了基于LMI的在线舵面分配算法.最后,针对指令滤波和输入约束情况下控制指令的滞后问题,设计了辅助补偿器对控制指令进行补偿.根据Lyapunov稳定性理论证明了该控制方法能够保证姿态跟踪误差收敛至有界,仿真表明存在复合干扰和输入约束时该方法具有良好的姿态跟踪性能.     

人工蜂群算法的无人机航路规划与平滑

航路规划是无人机(UAV)作战任务规划系统的关键组成部分,目标是在适当的时间内为UAV计算出最优或次最优的飞行航路.人工蜂群(ABC)算法是一种最新发展的模拟昆虫王国中蜜蜂群体寻找优良蜜源的群体智能优化算法.采用人工蜂群算法完成无人机的平滑航路规划,首先阐述了人工蜂群算法的基本原理,然后将无人机航路规划问题通过建模转换成为一个多维函数优化问题,利用人工蜂群算法的优势,找到多维函数的最优解,最后对优化后的航路进行了平滑,使UAV对规划后的航路可飞.仿真实验结果表明,此方法可有效规划出航路,且所规划的航路可飞.     

舰载无人机着舰轨迹跟踪鲁棒控制器设计

为确保舰载无人机着舰阶段精确地跟踪下滑轨迹,并且在稳态性能基础上具有更好的瞬态性能,本文在新的等效误差模型的基础上提出了受限指令预设性能控制律设计方法.首先考虑了舵面受限和角速率受限等实际工程问题,引入受限指令滤波方法,然后综合考虑建模误差和外界扰动,引入了连续的双曲正切函数对饱和函数进行近似,并设计了自适应律对模型未知参数进行估计,最后引入了预设性能方法对着舰的瞬态性能进行了重点分析.通过理论推导和仿真验证,证明了本文提出的方法在复杂着舰环境下有较好的瞬态性能和较好的鲁棒性.     

Neural Network Based Feedback Linearization Control of an Unmanned Aerial Vehicle

This paper presents a flight control design for an unmanned aerial vehicle (UAV) using a nonlinear autoregressive moving average (NARMA-L2) neural network based feedback linearization and output redefinition technique.The UAV investigated is non- minimum phase.The output redefinition technique is used in such a way that the resulting system to be inverted is a minimum phase system.The NARMA-L2 neural network is trained off-line for forward dynamics of the UAV model with redefined output and is then inverted to force the real output to approximately track a command input.Simulation results show that the proposed approaches have good performance.     

Robust fault and icing diagnosis in unmanned aerial vehicles using LPV interval observers

This paper proposes a linear parameter varying (LPV) interval unknown input observer for the robust fault diagnosis of actuator faults and ice accretion in unmanned aerial vehicles (UAVs) described by an uncertain model. The proposed interval observer evaluates the set of values for the state, which are compatible with the nominal fault‐free and icing‐free operation and can be designed in such a way that some information about the nature of the unknown inputs affecting the system can be obtained, thus allowing the diagnosis to be performed. The proposed strategy has several advantages. First, the LPV paradigm allows taking into account operating point variations. Second, the noise rejection properties are enhanced by the presence of the integral term. Third, the interval estimation property guarantees the absence of false alarms. Linear matrix inequality–based conditions for the analysis/design of these observers are provided in order to guarantee the interval estimation of the state and the boundedness of the estimation. The developed theory is supported by simulation results, obtained with the uncertain model of a Zagi Flying Wing UAV, which illustrate the strong appeal of the methodology for identifying correctly unexpected changes in the system dynamics due to actuator faults or icing.     

基于IMPSiamCAR孪生网络无人机目标跟踪算法

针对无人机进行目标跟踪时,目标存在尺度变化大、易受遮挡、相似物干扰等问题,在SiamCAR的基础上提出IMPSiamCAR算法。该算法使用改进的ResNet50网络提取目标特征,引入通道注意力机制使模型学习不同通道的语义信息,按特征的重要程度为通道分配不同的权重,使算法能更加关注存在跟踪目标的区域;再将融合后的目标特征送入区域回归网络进行正负样本分类、中心度计算及边界框回归;最后得到每一帧中目标的位置。在UAV123数据集与OTB100数据集上测试的实验结果表明,提出的算法与对比算法相比,有更高的跟踪精度与成功率,能较好地应对遮挡、相似物干扰、尺度变化等挑战;并且在VOT2018和UAV123数据集上进行实时性测试的结果表明,所提算法可以满足无人机实时性的要求。     

无人机电源地面测试系统设计

为了实现对某型无人机电源系统的快速检测,设计了一种基于Labwindows/CVI的无人机电源地面测试系统。测试系统的硬件部分能够实现数据的快速采集,软件部份分为数据采集软件和数据处理软件。实际应用表明,该系统测试结果达到设计要求,具有运行稳定可靠、操作方便、维护简单的特点,能够满足无人机电源系统的维护保障需要。     

仿灰狼合作捕食行为的无人机集群动态任务分配

大规模无人机集群可以承担单个无人机无法完成的复杂任务, 为提高无人机集群执行任务的成功率与可 靠性, 综合考虑资源均衡与多目标分配的任务规划必不可少. 灰狼是一种典型的团队合作狩猎动物, 在捕食过程中 体现出明显的社会层级结构与合作捕食行为. 通过分析灰狼群体的狩猎过程, 对灰狼的群体交互机制与合作捕食行 为建模; 在此基础上, 将灰狼合作捕食行为机制映射至无人机集群动态任务分配中, 给出了无人机集群动态任务分 配流程. 仿真结果表明, 当无人机集群数量与任务节点关系不同时, 所提无人机集群动态任务分配方法在资源均衡 度与有效性方面均有明显优势.     

固定翼无人机自动着陆的一体化制导控制

本文基于制导控制一体化方法的思想,将滑模变结构控制和自抗扰控制技术结合于动态面控制结构中,提出一种固定翼无人机自动着陆方法.在建立六自由度无人机模型、无人机和目标点间的相对视线角度模型的基础上,在动态面控制框架下加入滑模变结构控制来设计制导控制一体化方法.在此过程中加入自抗扰控制技术,提高了系统对未建模部分、参数的不确定性和外界干扰的鲁棒性,并抑制了滑模变结构控制的抖振.该方法使得无人机在平稳地飞向目标点的同时能够满足着陆视线角度的约束.文中详细论述设计思想和设计方法,最后通过仿真验证说明本文方法的有效性.     

用于清洗绝缘子的四旋翼无人机抗回冲力控制

本文主要针对利用四旋翼无人机清洗绝缘子时受到的回冲力干扰及姿态控制问题,提出了一种用于清洗绝缘子的无人机抗回冲力控制方法.对于无人机系统,本文运用非线性控制方法中的反步法来设计姿态控制器,使其达到输入状态稳定,并对外部扰动具有鲁棒性.本文首先根据无人机运动模型建立了其动力学方程.之后,运用动量定理和流体力学中的伯努利方...     

新息序列驱动的无人机控制系统数据攻击检测

伴随物联网和自主系统的不断发展,信息物理系统的网络安全备受关注.无人机是一种典型的依靠通信和控制系统实现自主飞行的智能装置,其安全性尤为突出.本文针对无人机的状态估计算法,考虑其传感器和控制指令受到数据攻击,提出基于扩展卡尔曼滤波的新息序列状态估计检测方法.首先建立无人机信息物理模型,引入状态估计算法和数据攻击模型.然后,利用新息序列构造标量检测统计量用于数据攻击检测,并针对飞行器机动造成的状态跳变引入负无穷范数,用以降低数据攻击检测的误检率.最后,通过仿真实验验证所提出的检测方法能有效检测不同威胁模式下和状态下无人控制系统的数据攻击.