入侵目标视觉检测与识别的研究进展

入侵目标视觉检测与识别是无人机感知与规避技术领域中重点研究的课题,关键任务是无人机在飞行过程中通过机载传感器获取光学机载图像中并判断是否存在入侵目标,并对入侵目标进行检测识别和定位。入侵目标视觉检测与识别是将无人机安全集成到国家空域并保证无人机和有人机飞行安全的关键技术之一。本文主要围绕无人机感知与规避技术中的入侵目标视觉检测与识别技术方面,分析检测与识别入侵目标所面临的一些难点问题,综述当前入侵目标视觉检测与识别的主要处理方法,并指出了该领域存在的尚未解决的问题和展望未来的发展趋势。     

面向无人机自主防碰撞的认知博弈制导控制

针对非隔离空域中的无人机碰撞规避问题,提出一种基于认知博弈制导的无人机自主防碰撞方法.首先,描述了非隔离空域中无人机自主防碰撞控制问题.其次,建立了无人机与入侵机的运动学模型,并构建了无人机的认知安全域,将无人机碰撞规避问题转化为涉及两方的博弈问题.然后,提出了制导策略集的求解方法.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划

无人机在有障碍物的三维空间环境中飞行,采用常规A*算法进行避障航线的规划存在搜索节点多、搜索区域大、搜索时间长、搜索效率低、生成的航线拐角多且含有大量非必要冗余航点、没有考虑无人机自身体积与尺寸而引发的飞行中与障碍物边界碰撞的航线不安全等问题。因此，设计一种改进A*算法,首先,考虑无人机本身体积与尺寸,提出一种消除边界碰撞事故的子节点扩展方法；其次,改进评价函数,减少往复搜索次数,缩小搜索区域面积,提高搜索效率；然后,根据Floyd思想,对生成的航线进行简化处理,消除航线中的冗余航路点,减少航线转角数量,达到简化航线并改善航线平滑度的效果；最后,非线性仿真及飞行试验表明了改进的A*算法生成的航线更加安全、高效,并使无人机的飞行连续和顺畅。     

城市低空环境中多旋翼无人机在线航线规划方法

为无人机规划一条从起点出发到达指定目标点的航线是实现无人机各种应用的重要前提.飞行过程中,无人机应具备对于各种动态变化快速响应并重新规划航线的能力.针对多旋翼无人机在飞行过程中可能遇到的各种动态变化,研究其在离散城市环境下的在线航线规划问题.首先,建立离散环境模型,并基于此模型定义无人机飞行规则;随后,建立无人机航线规划模型,包括对航点的约束条件及航线规划的指标;其次,将各种动态变化按照其对无人机的不同影响进行分类,分为固定禁飞区、合作无人机、非合作无人机3类,并针对不同种类动态变化特点,分别提出重新规划三维航线、改变飞行速度、滚动优化三维航线3种在线航线规划策略及综合应对策略;然后,改进快速随机扩展生成树算法(RRT),使其适合于离散城市环境.仿真实验中分别验证了所提出的在线航线规划策略在应对单一动态变化及组合动态变化时的有效性.     

数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定

低空飞行空间范围小、目标速度慢、环境要素杂,传统的经纬度表征方式无法满足智联环境下的低空精细管理要求,为此本文研究了数字低空空域栅格化的表征度量与最优标定问题。首先,从“点-线-面”视角构建了多维度低空空域结构要素量化表征规则,提出了低空空域多层级栅格量化表征方法;然后,通过判定不同空域栅格的“点-线-面”位置关系,提出了基于栅格交集矩阵的低空空域拓扑关系度量方法;最后,综合考虑低空无人机碰撞指数、低空栅格利用指数等优化目标,以及节点与栅格匹配约束、空间位置约束、无人机与无人机/障碍物安全约束等限制条件,建立了面向多维性能的低空空域栅格粒度最优标定模型。针对城市低空典型飞行任务场景对所提方法的有效性及优化效果进行了验证分析。实验结果表明,针对任意设定的低空空域和无人机飞行任务,在可接受的无人机碰撞指数和栅格利用指数下,所提方法可对数字低空栅格粒度进行最优配置,从根源上有效确保低空飞行活动的安全和高效。研究成果对于支撑数字低空空域精细化管理和异质飞行器融合运行具有一定的理论价值和应用意义。     

基于仿人发育的混合空域智能无人机 防碰撞策略研究

随着低空开放政策的实施,无人机将会脱离隔离空域,进入低空与各式各样飞行器混合进行飞行。而防碰撞能力作为无人机的关键技术,在混合空域中保持无人机安全飞行起到了至关重要的作用。通过对人的发育式学习防碰撞机理进行分析,建立了面向混合空域中密集障碍的实体模型和发育模型,最终构建了基于仿人发育的无人机防碰撞方法。仿真实验表明,提出的方法不仅使无人机可以通过学习与发育不断提高飞行安全性,而且还可以随着环境熟悉度的提升,加快无人机防碰撞行为,提高了无人机在混合空域密集障碍中的安全性与智能性。     

基于MPC的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统

目前研究的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统跟踪过程不稳定,导致跟踪结果不准确;为此基于MPC设计了一种新的四旋翼无人机航迹跟踪控制系统.通过空中飞行控制器、地面控制器和人工干预器实现了无人机航线的跟踪控制;空中飞行控制器包括GPS导航定位模块、姿态评估模块(MTI)、飞行控制系统计算机,显示模块等;地面控制器探测周围飞行环境,规避障碍物、规划安全航线,传输至空中自主飞行控制系统,包括无线通讯的数据连接电路和地面终端控制模块;人工干预模块能对飞行过程中发生的意外情况进行人工干预以避免突发情况造成危险;以VS2010为开发环境,利用C++软件设计软件流程;利用MPC多变量控制策略,以最优动态轨迹为控制目标,获取无人机的实时飞行状况,设定航线规划流程,实行航线动态规划;实验结果表明,所设计的无人机航迹跟踪控制系统稳定性较好,跟踪控制结果与预期的跟踪控制曲线重合度更高,平均误差控制在1 cm以内.     

基于动态调速的定航线飞行冲突探测与解脱

针对同一层空域下的定航线的两架或三架飞行器,提出一种动态调整飞行器飞行速度的方案以避免飞行冲突的发生。当飞行器进入调速区后动态检测各飞行器的位置及相互之间的距离,首先对飞行器和飞行器与航线交叉点之间的距离进行判断,依据判断的结论建立飞行器坐标系,并利用刻画各飞行器间的位置及其变化的一组偏微分方程和优化控制理论对飞行器的速度进行调节。仿真试验结果证明该调速方案是安全的。     

针对合作型无人机的最优防相撞策略

为解决复杂融合空域内的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)冲突解脱过程中消耗大的问题,提出基于速度障碍法的合作型无人机的最优防相撞策略.首先根据有限时间的速度障碍法进行冲突探测,并推导出解脱条件下冲突双方航向改变量与速度大小改变量满足的关系,再将合作博弈概念用在冲突解脱过程中,利用最优化理论...     

利用动态规划和电势理论规划UAV三维航迹

用改进的电势理论规划无人机的三维航迹。充分考虑了地形威胁、火力及雷达威胁同时存在的情况,并对它们的权重对航迹规划的影响进行了研究。通过限制航线到包含任务起止点直线的距离,不但克服了电势法无法收敛目标点的问题,而且可以缩短飞行航程;研究惩罚函数中各因素不同权重对飞行航线的影响,选择出最优权重系数;通过仿真试验可知,该方法能够成功地为无人机规划出安全的飞行路径。     

禁飞区无人机预警算法研究

针对大量在空中无秩序飞行的无人机有可能会闯入飞机场等禁飞区的情况,为了避免发生空中交通安全事故,提出了一种无人机禁飞区预警算法。首先,该算法经过坐标变换将描述无人机位置点的GPS坐标转换成对应的平面坐标;接着,采用改进的最小二乘曲线拟合算法预测出无人机的飞行轨迹;然后,通过计算预测的飞行轨迹曲线在当前点的切线是否会与描述禁飞区的电子围栏相交,来判断无人机是否会进入禁飞区。同时,所有的无人机都会安装上飞行数据记录模块,来实时地为该算法提供无人机的飞行状态信息。最后,通过MATLAB仿真实验验证了该预警算法的可行性和有效性,表明该算法可以对禁飞区周围的无人机进行预警。     

Design and implementation of a leader-follower cooperative control system for unmanned helicopters

In this paper, we present a full scheme for the cooperative control of multiple unmanned aerial vehicle (UAV) helicopters. We adopt the leader-follower pattern to maintain a fixed geometrical formation while navigating the UAVs following certain trajectories. More specifically, the leader is commanded to fly on some predefined trajectories, and each follower is controlled to maintain its position in formation using the measurement of its inertial position and the information of the leader position and velocity, obtained through a wireless modem. More specifications are made for multiple UAV formation flight. In order to avoid possible collisions of UAV helicopters in the actual formation flight test, a collision avoidance scheme based on some predefined alert zones and protected zones is employed. Simulations and experimental results are presented to verify our design.     

改进PID的无人机飞行姿态角控制消颤算法

无人机在整个纵平面飞行过程中,由于飞行姿态角的大幅度变化以及气流的作用,导致机身颤抖,影响飞行稳定性.提出一种基于PID变结构控制的无人机飞行姿态角控制消颤算法,首先进行了无人机飞行姿态角控制系统的被控对象参量分析,构建无人机在姿态角变化剧烈、大迎角飞行时的三通道模型,采用变结构控制方法进行控制器设计.结合小扰动原理和Lyapunov稳定性原理进行扰动抑制和稳定性证明,采用梯度算法调整权值进行飞行姿态角控制的消颤处理,采用自适应算法在线调整权值实现PID变结构控制改进.仿真结果表明:采用该算法进行无人机飞行姿态角控制和消颤处理,大幅度提高无人机飞行定姿的精度,横滚角、俯仰角和航向角的控制精度有较大提高,稳定性和收敛性较好,确保了无人机飞行稳定性.     

Cooperating air traffic control agents

The key aim of cooperating air traffic control agents (CAT CA) was to comparatively analyze and evaluate the success of a multiagent system (MAS) and a single agent system (SAS) at addressing a given set of goals in a problem domain amenable to the utilization of either a MAS or SAS. The problem domain selected was air traffic control (AT C). The success of the MAS and SAS was evaluated in accordance with a set of objective criteria. The results attained support a hypothesis that the MAS is successful at addressing the given set of goals for simulation scenarios utilizing a large number of aircraft, and the SAS is successful at addressing the sameset of goals in simulation scenarios utilizing a small number of aircraft. The term success is defined as the number of cases within a given simulation scenario, where an agent detects and resolves potential air traffic conflicts, and directs aircraft adhering to expected aircraft flight times. The results attained are applicable in problem domains other than AT C, such as intelligent hospital scheduling (Decker, 1996), and road traffic congestion and traffic jam simulation (Cremer, et al., 1994).     

无人机三维编队飞行的鲁棒H∞控制器设计

针对无人机编队控制中模型不确定性与外干扰同时存在的情况,首先基于无人机自身的自动驾驶仪和编队运动学关系建立了无入机编队的三维数学模型,这种建模方式物理意义明晰;进而提出一种基于鲁棒H∞控制理论的编队控制器设计方法,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计控制律,降低了鲁棒控制器的调参难度,简化了三维编队控制问题.仿真结果表明了所设计的控制器的有效性,可实现无碰撞、快速、稳定地保持和调整无人机编队队形,具有良好的鲁棒性能.     

Nonlinear \boldsymbol{\mathcal{H}}_{\boldsymbol\infty} Control of UAVs for Collision Avoidance in Gusty Environments

This paper proposes a nonlinear $\mathcal{H}_{\infty}$ controller for stabilization of velocities, attitudes and angular rates of a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) in a windy environment. The suggested controller aims to achieve a steady-state flight condition in the presence of wind gusts such that the host UAV can be maneuvered to avoid collision with other UAVs during cruise flight with safety guarantees. This paper begins with building a proper model capturing flight aerodynamics of UAVs. Then a nonlinear controller is developed with gust attenuation and rapid response properties. Simulations are conducted for the Shadow UAV to verify performance of the proposed controller. Comparative studies with the proportional-integral-derivative (PID) controllers demonstrate that the proposed controller exhibits great performance improvement in a gusty environment, making it suitable for integration into the design of flight control systems for cruise flight of UAVs.     

无人机航迹控制模块的优化设计与实现

当前在无人机作业过程中,能够根据预设的目的地信息自主控制飞行的模块,在多个最优方案条件下,需要预设复杂约束条件,否则就会存在寻优过程不收敛的问题,导致控制效果不佳。针对这一问题,研究了无人机航迹自主控制模块的改进设计。设计可以采集无人机的位置、速度等飞行信息,并上传至飞行主控器的模块硬件,软件在符合无人机飞行约束与威胁约束的条件下,规划获取后续飞行的最优航迹点。为了保证无人机飞行距离最短、高度最小,将无人机航迹自主控制问题变成优化问题。在面临多个最优方案条件下,构建基于鲸鱼算法的无人机航迹选择模型,以无人机飞行航线代价最小为目的,使用鲸鱼算法求解无人机航迹自主控制方案,完成软件设计。实验结果显示：使用所设计模块后,无人机可自主控制飞行航迹,成功避开静态威胁因素、动态威胁因素安全飞行至目的地。     

面向斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV避障航迹规划

针对斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV避障航迹规划问题,提出了一种面向斜拉桥索塔巡检的旋翼UAV避障航迹规划方法。该方法以巡检过程中旋翼UAV的能量消耗为航迹优劣评价指标,利用基于信息熵理论改进后的遗传算法获取能量消耗最少航迹,并提出双圆弧避障策略对航迹上存在斜拉索障碍的局部区域进行航迹重新规划,使之能有效地避让斜拉索障碍,保障旋翼UAV的飞行安全。以咸阳渭城桥索塔的外观巡检为例进行仿真验证,仿真结果表明,所提方法规划的航迹有效地降低了巡检旋翼UAV的能量消耗,确保了巡检旋翼UAV的飞行安全,能够较好地适用于斜拉桥索塔外观巡检。     

基于遗传算法组合预测模型的空域流量预测系统构建

航班总量的持续增长使得航班安全保障的压力不断加大。在空域资源有限、航空管制工作繁重的大型国际机场,航班动态信息的准确、可靠性将为制定有效地管制调配措施提供有力的依据。为了准确预测特定区域中某个航路点在某一时间段的航班流量,给管制人员提供参考,便于提前灵活、合理地制定管制策略,避免空域资源浪费,为各级决策部门制定发展战略与规划提供重要依据。基于不同航班流量信息源建立组合预测模型,通过遗传算法对组合模型的权重值进行优化,并根据西安管制区域构建出了空域流量预测系统的设计构架。