基于风场信息的无人机在线航迹规划方法

风场是影响无人机飞行速度的一个重要因素。为了缩短任务执行中的飞行时间,考虑战场环境存在外界威胁情况,提出了一种利用组合导航在线估计风场信息的无人机航迹规划方法。该方法基于飞行时间为代价,利用改进的A*搜索算法对航迹进行顺风搜索,从而实现最短理想耗时的航迹规划。计算机仿真结果表明,与传统的最短航迹长度规划方法相比,无人机按该方法规划的航迹飞行时,理想耗时最少。     

航迹预测的多无人机任务规划方法

为提高无人机自主控制性能,实现任务分配与航迹规划整体架构,提出一种基于航迹预测的多无人机任务规划方法.首先,将禁飞区考虑为更接近真实场景的多边形模型;然后,使用改进A*航迹预测算法生成任意两个航迹点间障碍规避后的最短路径,利用该路径近似航迹航程作为任务分配过程的输入信息,建立目标函数,采用改进PSO算法求取最优结果;最后,使用B样条曲线平滑分配后的路径组合,生成无人机可飞行航迹.仿真结果表明,该方法能够以较高的计算速度和精度生成近似最优的任务分配结果和满足飞行约束的平滑航迹.     

基于参考点法的无人机跟踪目标导引策略设计

基于传统参考点导引方法standoff模式进行目标跟踪,当无人机相对目标速度方向与无人机在圆形期望航迹上对应点的切线方向夹角接近90°,且接近期望航迹时,存在无人机收敛到圆形期望航迹上效率不高的问题。根据线性化参考点法跟踪圆形期望航迹的小角度假设,设计了基于参考点法的无人机standoff跟踪固定/移动目标机动飞行进入导引策略。仿真验证了该策略的有效性,使无人机能快速收敛到跟踪目标的圆形期望航迹上。     

基于四元数和动态逆的无人机精确航迹控制

精确跟踪飞机飞行性能边界内剧烈变化的三维航迹是无人机应用于空战的关键问题,这要求飞机的飞行控制律设计不仅要适应动力学的非线性特性还要解决飞行过程中的奇异性问题。在非线性动态逆(NDI)理论的基础上探讨了连续航迹的控制问题,聚焦于飞机飞行速度和航迹角描述航迹产生的奇异性(也称万向节死锁),针对当飞机在沿引发奇异性的连续航迹飞行时,航迹坐标轴系会出现突变的现象,提出了一种修正航迹轴系的方法来解决航迹坐标轴系经过奇异点突变的问题。最终,设计了基于四元数的机动产生器,结合提出的修正航迹轴系方法,实现了不会产生奇异性问题的精确航迹控制,并且取得了良好的跟踪效果。     

基于快速扩展随机树算法的多无人机编队重构方法研究

为适应瞬息万变的战场环境,发挥多无人机不同队形下的作战优势,以快速扩展随机树(RRT)算法为基础,提出一种多无人机编队重构的方法。首先建立多无人机编队的运动模型,分析传统RRT算法与编队重构方法结合的可行性,并采用多余节点去除和构造过渡航迹等策略对航迹进行修正。之后,重点分析重构过程中的动力学及防碰撞等约束,为随机树的扩展和无人机的航迹变换提供依据。最后通过对比仿真和飞行试验,验证所提重构方法的安全性和可行性。结果表明,该重构方法能在复杂环境下快速实现编队重构,同时所规划的航迹利于无人机进行跟踪,可满足实际战场的飞行需求。     

终端区多场景有人机/无人机空中碰撞风险研究

随着无人机产业的蓬勃发展和应用场景的不断拓展,无人机干扰航班正常运行的情况时有发生。为研究终端区内无人机与有人机的碰撞风险,本文构建3类典型场景:无人机与有人机在航路中运行;无人机与有人机自由飞行;无人机自由飞行,有人机在航路中或沿进离场程序飞行。场景一使用Reich模型,利用正态分布函数计算碰撞概率。场景二使用气体模型,考虑航空器速度大小方向对碰撞概率的影响。针对前两者的局限性,提出更符合实际运行场景三的改进碰撞模型,通过有人机与无人机的4D航迹冲突,结合蒙特卡洛法进行仿真,计算有人机与无人机的碰撞概率。结果表明,基于4D航迹冲突的碰撞概率计算方法能够满足终端区内有人机/无人机碰撞风险估算需求。     

基于蚁群-粒子群融合算法的无人机三维航迹规划研究

无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法,本文在飞行区域中建立航迹规划环境模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种蚁群-粒子群融合算法,充分利用蚁群算法良好的分布机制、信息反馈机制和粒子群算法收敛速度快、全局搜索能力强的特点,使无人机能够自动避开威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.用Matlab对算法进行仿真实验证明,算法能为无人机的三维航迹规划提供一种快速、安全、高效的搜索方法.     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法。首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力。仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性。     

民用无人机姿态稳定与航迹跟踪控制策略研究

针对民用无人机功能载荷多变及复杂环境下姿态振荡和航迹跟踪误差,采用区间系统控制理论和动态跟踪误差最小化原理,设计了一种民用无人机内外环分层控制策略,可分别实现内环姿态稳定和外环航向跟踪功能,进而解决现有无人机大范围模型变化的控制效果恶化和航迹误差缺陷。仿真结果表明,所采用的分层组合控制策略可以保证无人机飞行过程的状态稳定和有效的航迹跟踪精度,具有较高的闭环鲁棒性,有助于开发高效且自动化的民用无人机系统飞行控制策略。     

无人机航迹规划技术研究综述

航迹规划是无人机自主飞行的关键技术之一.典型的航迹规划分为3个步骤:首先充分考虑各种威胁环境,进行飞行航迹的初步规划,其次利用优化搜索算法找出最佳航迹,最后进行航迹平滑处理.系统梳理了近些年关于无人机航迹规划的研究现状,分析了航迹规划过程中动力学约束和环境约束等因素;阐述了航迹规划涉及的关键技术,包括地形获取、威胁及代...     

阻力方向舵在飞翼式高空长航时无人机中的应用

根据飞翼式高空长航时无人机的风洞实验结果,分析了全机尤其是阻力方向舵的气动和操稳特性,据此采用经典方法设计了阻力方向舵的控制律,提出用阻力方向舵进行航向控制和速度控制的方案,并指出由于存在操纵耦合,有必要进行阻力方向舵和升降舵交联控制。非线性飞行仿真结果表明,阻力方向舵具有满意的航向和速度操纵能力,采用交联控制后速度响应更平稳,并可减小33的高度偏差和56的俯仰角偏差。     

基于视觉-磁引导的无人机动态跟踪与精准着陆

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标,以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题,提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中,设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位,识别速度可以达到5 ms/帧,通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中,在动态目标上设置磁源,利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置;在信标图案内设置平行线特征,用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后,进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明,跟踪过程稳定可靠,抗干扰能力强;着陆精度高,着陆误差小于2 cm.     

基于总能量原理的飞行性能管理计算

提出了一种基于总能量原理的性能管理计算方法，该方法避免了传统寻优过程中求解两点边值问题的困难，最终得到的最优飞行条件便于用数值方法求解，因而易于在机载计算机上实现．文中以某型飞机为例仿真计算了燃油最省的飞行轨迹，验证了所提方法的可行性，具有实用价值．     

隐身反设计下飞翼布局气动与隐身综合设计

为同时获得良好的气动和隐身性能,基于双发动机布局下飞翼无人机大鼓包式机身,采用隐身反设计思路,开展了飞翼布局气动与隐身综合设计与分析研究,提出了一种减小翼型前缘半径的机身前缘类"鹰嘴"形飞翼布局优化构型.分别采用CFD(计算流体力学)方法对M6机翼进行气动数值模拟方法验证,以及基于FEKO软件中MLFMM(多层快速多极子方法)和PO(物理光学法)对圆柱体和某飞翼布局缩比模型进行隐身数值计算方法验证,并利用该方法获得了飞翼布局无人机气动与隐身综合特性.结果表明:建立的气动与隐身数值模拟方法计算结果与实验吻合较好,数值计算方法是可靠的;基于隐身反设计思路构建的机身前缘类"鹰嘴"形飞翼布局设计不仅纵向气动特性略微提升,且前向(-25°~25°)隐身性能明显提高,充分表明了隐身反设计思路的有效性;前缘类"鹰嘴"形设计主要影响机身表面压力分布,并有助于提升升阻特性;前缘类"鹰嘴"形设计比传统钝形前缘设计在不同频率和不同滚转角下隐身特性均有所提高.     

飞翼无人机非线性控制设计方法

为实现飞翼无人机的机动飞行,以带有流体矢量方向舵的飞翼无人机为设计对象,采用非线性设计方法设计了控制器,并进行飞行验证.针对飞翼无人机的机动飞行控制存在各种耦合和扰动的特点,设计内环线性化解耦以消除已知不利的耦合项,外环反步跟踪方法进行航迹跟踪的控制律结构,证明了该控制结构的稳定性.同传统反步控制方法相比,该控制器增加了内环解耦结构,并在控制结构中保留气动阻尼项,使得线性化后的系统为弱非线性系统.该结构不仅可以降低外环控制器设计的保守性,而且便于工程实现.仿真和飞行试验表明,该控制方案是有效的.     

垂足纬度的迭代计算方案和高斯投影坐标的程序化计算

在解决大地测量和工程测量问题时,经常须要进行高斯投影坐标正、反算和换带计算。传统的算法不但须专用数表,而且计算繁琐,效率低,易出错。本文提出了适用于计算机的垂足纬度迭代计算方案,并在此基础上编制了高斯投影坐标计算程序。该程序结构紧凑,通用性强,计算快捷,结果精确可靠。     

无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现

为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.     

Human-Robot Interface for Unmanned Aerial Vehicle via a Leap Motion

The unmanned aircraft vehicles industry is in the ascendant while traditional interaction ways for an unmanned aerial vehicle (UAV) are not intuitive enough. It is difficult for a beginner to control a UAV, therefore natural interaction methods are preferred. This paper presents a novel interactive control method for a UAV through operator''s gesture, and explores the natural interaction method for the UAV. The proposed system uses the leap motion controller as an input device acquiring the gesture position and orientation data. It is found that the proposed human-robot interface can track the movement of the operator with satisfactory accuracy. The biggest advantage of the proposed method is its capability to control the UAV by just one hand instead of a joystick. A series of experiments verified the feasibility of the proposed human-robot interface. The results demonstrate that non-professional operators can easily operate a remote UAV by just using this system.     

一种自主飞行无人机搜索目标的导航控制策略

对无人机搜索跟踪目标的导航控制策略进行了研究,针对任务设备输出的目标测角误差对目标位置估算精度的影响,进行了理论分析与数值计算;提出了引导飞机飞行的沿预定搜索航线模式,以及沿相对目标侧向偏离减小的水平机动模式自主选择与切换的导航控制策略,并进行了具体算法设计与实际飞行试验验证。试验结果验证了该导航控制策略的有效性,解决了在引导飞机单纯按预定搜索航线飞行时,由于任务设备偏离目标引起的大测角误差所造成对目标位置估算精度降低的问题。     

基于Cortex-M4的无人飞行器安防系统研究

针对大型园区、厂区安防人工成本高,及时性差等问题,设计了无人飞行器安防系统. 飞行器采用四旋翼结构,其控制系统以Cortex-M4为架构,通过获取惯性传感器数据,使用串级比例积分微分控制实现自平衡,并利用GPS与气压计获取自身位置、高度信息,使其按照预定路线自动巡逻. 控制中心通过无线网络接收飞行器采集的视频,使用跟踪学习检测算法对视频数据进行分析,当锁定目标后,远程控制飞行器进行跟踪. 经过试验,飞行器具有很好的悬停能力,能够按照预定轨迹飞行. 跟踪算法能锁定动态目标,并对飞行器进行实时控制. 结论表明无人器可以完成巡逻和跟踪任务,自动化程度高,节省人力.