Autopilot System for Kiteplane

This paper proposes an autopilot system for a small and light unmanned air vehicle called Kiteplane. The Kiteplane has a large delta-shaped main wing that is easily disturbed by the wind, which was minimized by utilizing trim flight with drift. The proposed control system for autonomous trajectory following with a wind disturbance included fuzzy logic controllers, a speed controller, a wind disturbance attenuation block, and low-level feedback controllers. The system was implemented onboard the aircraft. Experiments were performed to test the performance of the proposed system and the Kiteplane nearly succeeded in following the desired trajectory, under the wind disturbance. Although the path was not followed perfectly, the airplane was able to traverse the waypoints by utilizing a failsafe waypoint updating rule.     

基于SmartFusion的无人机飞行控制系统设计

为了使无人机飞行控制系统具有强大的数据处理能力、较低的功耗、较强的灵活性和更高的集成度,提出了一种以SmartFusion为核心的无人机飞行控制系统解决方案。为满足飞控系统实时性和稳定性的要求,系统采用了μC/OS-Ⅱ实时操作系统。与传统的无人机飞行控制系统相比,在具有很强的数据处理能力的同时拥有较小的体积和较低的功耗。多次飞行证明,各个模块设计合理,整个系统运行稳定,可以用作下一代无人机高性能应用平台。     

An onboard-eye-to-hand visual servo and task coordination control for aerial manipulator based on a spherical model

Compared with the unmanned aerial vehicle (UAV), the aerial manipulator extends the ability to interact with the environment by using the onboard manipulator. The complex dynamic characteristics of the combined system increase the challenges of accurately control the aerial manipulator to approximate the target object. In this paper, an onboard-eye-to-hand visual servo and task coordination control strategy is proposed for the aerial manipulator to enhance the accurate manipulation and flight stability. By establishing a new spherical coordinate error equation, the flying platform (quadrotor) and onboard manipulator can be controlled simultaneously. Meanwhile, the multi-task coordinated control scheme is adopted to achieve precise positioning and grasping of the target object, including estimating the object pose, dynamically compensating the change of the center of gravity of the aerial manipulator, and avoiding the onboard manipulator joint limitations. The stability of the closed-loop system is analyzed by the Lyapunov method. Finally, the feasibility of the proposed visual servo method is verified in simulations and real-world outdoor experiments, respectively. The strengths of the proposed method are demonstrated by comparing it with the conventional visual servo method.     

新型激光多波束系统供能无人机集群方案研究

由于单无人机执行任务量有限、整体效率低,故而无人机集群运动以其稳定性好,执行任务多样性,易操作,易控制等特点受到越来越多的关注。在激光供能无人机集群中,针对无人机的机载能量限制了任务的范围和时长、传统供能方式仅能完成一对一供能导致供能效率较低等问题,本文提出了一种基于光学相控阵技术的新型激光多波束供能系统,包括整体的激光无线能量传输方案、系统工作的整体流程、基于领航跟随法的无人机集群编队控制等,此方案可完成一对多的自调节供能,满足整个无人机集群的能量需求,提高传能距离及传输效率,并通过对无人机集群进行算法控制精准到达预设供能区域。对未来激光无线能量传输应用的领域和方式具有参考价值。     

Output feedback control design for quadrotor using recursive least square dynamic inversion

This paper proposes a new trajectory tracking output feedback control design for quadrotor unmanned aerial vehicles (UAVs) to manage stable flight in the outdoor environment with strong uncertainties, i.e., wind gusts. The controller is designed to handle unmeasured system states, disturbances, and uncertainties. Extended High-Gain Observers (EHGO) are employed to estimate the unmeasured system states and disturbances. A newly designed controller, namely Recursive Least Square with Dynamic Inversion (RLS-DI) controller, determines the coefficient of the input Jacobian to deal with the system uncertainties present in the input Jacobian. To deal with the underactuation characteristic inherited in the quadrotor, the controller and plant dynamics are separated into multi-time-scale structures. The stability of the closed-loop system is analyzed using the singular perturbation method. Through numerical simulations and outdoor experiments under the wind gust, the effectiveness of the proposed control algorithm is verified.     

基于反步自适应技术的四旋翼无人机执行器故障问题研究

四旋翼无人机是一个具有多变量、强耦合、强非线性特性的欠驱动非稳定被控对象,快速准确地进行故障诊断对实现无人机安全飞行具有重要意义。基于Newton-Euler运动定理建立四旋翼无人机动力学方程,针对四旋翼无人机执行器故障基于反步法、Lyapunov理论结合自适应技术推导出自适应律,反解出滚转角、俯仰角的期望值,从而进行在线故障估计,取代用于故障重构的观测器,较好地实现执行器容错控制。通过仿真实验验证了本文所提的反步自适应容错控制方法的有效性。     

对抗恶意无人机窃听的无人机通信系统三维航迹规划和功率控制

为应对恶意无人机窃听者对无人机通信系统带来的安全挑战,提出了一种基于物理层安全机制的无人机三维航迹规划和功率控制的协同优化方案。将航迹规划与功率控制建模为带约束的用户安全通信速率最大化问题,并将该问题分解为水平航迹规划、高度控制与功率控制三个子问题。采用连续凸逼近法将各个子问题转化为凸优化问题,通过迭代优化方式得到近似解。仿真结果表明,和二维航迹规划方案相比,该协同优化方案能有效提升用户安全通信的性能指标。     

基于PC104无人机网络视频系统的构建

无人机网络视频系统是无人机的重要组成部分,现在提出了一种基于PC104工控机的网络视频系统构建方案,从视频数据采集、压缩及传输等多个方面探讨无人机网络视频系统的构建过程并给出了网络视频系统主要部分的软件实现方案。最终实现了无人机网络视频系统的构建,实验结果表明,基于PC104无人机网络视频系统具有可靠的数据处理、传输、显示质量,可应用于监控、勘测等领域。     

有人/无人机协同空地作战关键技术综述

有人/无人机协同作战是C4KISR体系下一种典型的作战方式,综合有人/无人机协同作战在各国的研究及进展情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空域和时域两个方面分析了有人机、无人机两个平台的组成部分及协同控制功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战情报指令及控制...     

Evaluation method for autonomous communication and networking capability of UAV

In order to accurately evaluate the autonomous communication and networking capability of these unmanned system which was instructive to the intelligent collaboration of UAV (unmanned aerial vehicle) system,the research of the UAV system which was adapted to the complex environment with countermeasure possibilities was focused on.The autonomous communication and networking capability of UAV system and their relationship from multiple perspectives was analyzed and modeled,including self-adaptation,self-decision,man-UAV interaction,cyber-physical integration and evolution,and an example was provided to illustrate the detailed evaluation process.The example results show that the proposed method comprehensively consider all the key aspects of the performance evaluation,which can be used to quantitatively evaluate the autonomous communication and networking capability of different UAVs or other unmanned systems.     

《现代控制理论与方法》教学改革探索

针对“现代控制理论与方法”课程教学中存在“学和用”两张皮现象,结合航空航天工程特色,将无人机这类具有典型航空特色产品引入到“现代控制理论与方法”的教学工作中,从课堂教学模式、课后作业训练、和试卷评估三个方面进行改进,将抽象的理论与具体的工程项目紧密结合,促进学生对概念和方法的理解,提高分析问题和解决问题的能力．     

有人/无人机混合编队协同任务分配方法

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是协同作战指挥决策的关键。本文在多无人机协同任务分配的基础上,分析了有人/无人机编队协同作战的突出特点,着重研究飞行员工作状态对参与任务分配的各无人机作战效能的影响,建立了基于飞行时间和工作负载的飞行员工作状态评价模型,并对传统无人机作战效能函数的数学模型进行改进,提出了有人机飞行员工作状态影响下的无人机效能评估模型。针对有人/无人机混合编队协同作战想定,进行了仿真计算。仿真结果表明：飞行员工作状态会对无人机的任务效能和编队的任务分配结果产生显著影响, 同时说明在有人/无人机混合编队的效能评估和任务分配过程中,飞行员的工作状态影响是不可忽略的因素。     

保障无人机安全通信的自主飞行3D路径规划

在无人机服务多个地面移动用户并存在一个窃听者窃听信息的安全通信场景中,为了最大化安全速率,本文提出一种新的深度强化学习算法对无人机3D轨迹进行优化,该算法名为正确轨迹深度确定性策略梯度算法（correct trajectory - deep deterministic policy gradient, CT-DDPG）。CT-DDPG算法使用多个深度神经网络与环境交互,采用修正输出层激活函数值的方式,代替传统的使用多个激活函数的方法,简化深度神经网络结构。同时对无人机的飞行轨迹进行修正,使无人机始终处于安全速率最大化的最佳位置。与其他强化学习算法相比,该算法训练时间短,执行时能实时更新无人机的位置。仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛,在保障无人机安全通信的情况下完成飞行任务。      

紫外光通信协作无人机防撞编队的控制方法

为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。     

基于改进K-means聚类和量子粒子群算法的多航迹规划

针对在复杂环境下需要通过多航迹规划以实现武器协同的问题,利用排挤机制产生Kmeans聚类的初始聚类中心,并将改进K-means聚类与量子粒子群算法(QPSO)相结合应用于无人机的三维多航迹规划。改进算法解决了K-means聚类易陷入局部最优、聚类准确率低的问题。根据产生的初始聚类中心,将粒子划分成多个子种群,利用QPSO算法对每个子种群进行优化,使得每个子种群可以产生一条可行航迹。仿真分析证明了改进算法可以有效保证子种群之间的多样性,生成较为分散的多条可行航迹。     

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

 无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.     

新型涵道无人飞行器基本控制律设计

本文基于新型涵道无人飞行器基本控制律设计,采用了涵道飞行器低速构型的增稳、姿态控制等内回路以及高度和位置控制等外回路的设计,并且借助仿真平台,完成飞行器基本稳定控制与姿态变换动作,使无人飞行器各通道达到稳定控制效果,最终完成其基本控制律的设计.     

基于多层感知器的外辐射源雷达多帧联合检测

针对复杂杂波背景下“低慢小”目标检测问题,发展了一种基于多层感知器(multi-layer perceptron,MLP)的检测器.该检测器联合多场距离多普勒(range-Doppler,RD)谱作为观测空间,在每一场RD谱上取沿距离维滑窗的n个(通常取n=3)单元构造观测向量.为评估该检测器实际性能,开展了无人机探测...     

无人机在基站勘察巡检工作中的应用

本文首先介绍了无人机的发展历史、分类及主要用途,随后分析了无人机应用于基站勘察巡检工作的优势,基于对已开展工作的总结及使用经验,介绍了无人机应用的场景、主要工作内容、具体操作流程规范及典型案例.     

多无人机协同任务规划

为解决多无人机协同规划军事目标打击的问题,基于多旅行商（TSP）数字规划理论进行路径和时间的优化。文中建立了多旅行商（TSP）数字规划模型,并根据任务性能和区域划分理论,利用退火算法求解出该模型的最优解。使用A*路径规划算法,通过编程仿真规划出了无人机的时间最优路径。结果表明,该方法较好地解决了当前无人机协同作战的目标分配问题,大幅提高了无人机协同作战的能力。