四旋翼无人机的轨迹规划跟踪控制研究

针对四旋翼无人机的实际应用需求,开展轨迹跟踪控制研究。提出了一种基于快速扩展随机树（RRT）算法的Dubins航迹规划方法,同时搭建了四旋翼模型,并设计了轨迹跟踪控制方案对所提出的规划路径进行了轨迹跟踪仿真。该RRT-Dubins算法采用RRT算法对有障碍区域的无人机路径进行有效规划,然后利用Dubins路径对规划出的轨迹进行平滑处理,以形成一条无人机可飞行路径。仿真实验表明,采用所提出的轨迹规划方法及路径可以较好地规避障碍区域,且轨迹平滑更适合无人机飞行,同时验证了所提轨迹跟踪控制方案的有效性。     

基于Creator/Vega Prime的无人机着舰仿真验证系统设计

针对无人机着舰关键技术仿真验证的迫切需求,设计并实现了基于Creator/Vega Prime的无人机着舰仿真验证系统。首先分析了系统应当具备的功能和结构组成,以此进行了实现方案流程设计。然后讨论了如何利用Creator/Vega Prime技术设计三维着舰场景,进而重点研究了飞行数字仿真和图像导航两项关键技术的仿真验证方法。最终基于智能可控飞行器的硬件平台实现了所提出的着舰仿真验证系统。实践证明,该系统具备多样化任务模拟、操纵手训练和关键技术验证三项功能。     

基于趋近律滑模最优控制的无人机撞网回收轨迹控制

针对舰载无人机撞网回收过程的下滑轨迹跟踪控制问题,在设计基于α β滤波器的轨迹控制外回路的基础上,着重设计了趋近律滑模控制与最优控制相结合的姿态控制内回路,提高了系统的稳定性并改善了系统的动态性能。以某小型无人机为例进行了撞网回收全过程三维数值仿真,仿真结果表明,该撞网回收着舰轨迹控制系统能够实现下滑过程飞行姿态及轨迹的精确控制,且能够在舰船甲板运动情况下实现较精确的撞网回收。     

舰载无人机着舰纵向控制律设计

针对舰载无人机着舰末端纵向通道存在姿态与轨迹耦合的问题,提出了一种采用升降舵通道控制姿态、发动机通道控制轨迹的解耦控制策略;应用动态逆与自适应相结合的控制方法,削弱了控制系统中未知扰动带来的影响,保证了控制系统的快速性。为减小着舰末端甲板运动对着舰误差的影响,设计了甲板运动补偿网络。仿真结果显示,该控制方案控制效果良好,控制器具备较强的抗扰能力,可以有效减小舰尾气流对无人机着舰的影响。     

无人机在运动舰船上着舰视觉导引技术研究

为实现舰载无人机在做六自由度运动的航母上全天候着舰,提出了舰船运动模型下基于红外合作目标的无人机着舰视觉引导方法。首先设计了一种新型的合作目标;采用形态学算法提取合作目标,根据其位置特点进行物像点匹配,并采用N点算法求解机舰相对位姿;分析了舰船运动简化模型,并基于此模型提出了一种利用卡尔曼滤波提高导航精度的新方法,最后在VegaPrime中对该导航方法进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够满足无人机着舰要求。     

基于神经网络的舰载无人直升机着舰控制研究

介绍了基于神经网络的无人直升机轨迹跟踪控制系统的设计方法。针对无人直升机着舰回收的特殊要求,设计了直升机着舰轨迹,采用动态逆方法设计了直升机自动着舰控制系统,通过自适应神经网络,对动态逆误差进行了补偿,利用Matlab仿真工具箱,对无人直升机自主着舰的全过程进行仿真验证,仿真结果显示,系统符合设计要求。     

基于A*算法的无人机攻击轨迹解算

借鉴飞行器航迹规划方法,提出用A*算法来解算无人机攻击轨迹.首先对原始地图进行预处理,基于威胁信息等效为山峰的思想,生成了三维等效数字融合地图;然后,利用介绍的A*算法,对路径寻优进行建模仿真,实时规划出无人机攻击目标的轨迹;最后,通过分析算法的时间复杂度,结合攻击轨迹仿真结果,得到了可以在元人机攻击目标时快速生成攻击...     

基于预见控制的甲板运动跟踪控制研究

甲板运动是舰载机完成海上作战任务的关键影响因素之一。针对无人舰载机着舰过程中甲板运动干扰问题,设计了基于最优预见控制的甲板运动补偿器,并与基于卡尔曼滤波算法的甲板运动预估器相结合,组成甲板运动跟踪控制系统。该系统利用了甲板运动预估信息以及预见控制提前操作的特点,可有效避免传统甲板补偿系统的相位延迟。最后,以非线性小型固定翼无人机模型为研究对象进行数值仿真,仿真结果表明,该系统能够有效跟踪甲板运动,从而提高无人机着舰成功率。     

无人直升机自主着舰的航线生成与跟踪控制

为实现无人直升机自主返航着舰,根据无人直升机与舰船的位置信息,设计了一种无人直升机自主生成返航航线的方法,并将生成的参考航线离散成路径点,每个路径点都包含了无人机直升机着舰返航要求达到的位置和速度信息。采用视线引导的方法设计了无人直升机制导律,内回路采用基于显模型跟踪与PID相结合的方法,实现了无人直升机对轨迹与速度的跟踪控制。数值仿真表明所设计的系统具有良好的性能。     

舰载机纵向自动着舰导引系统H∞降阶控制器设计

利用H∞控制理论设计飞机纵向着舰导引系统时，主要问题是控制器阶数过高，机载计算机难以承受。采用基于稳定准则的加性降阶法，设计了某型飞机纵向着舰导引系统H∞降阶控制器。仿真结果表明，所设计的降阶控制器可完全满足着舰系统对抗扰和精确跟踪的要求。     

基于直接力的着舰航迹动态逆控制仿真研究

面对舰载机人工进场着舰精确航迹控制中飞行员操纵负担重、着舰环境复杂的问题,提出采用两层并联动态逆控制框架设计基于直接升力的精确着舰航迹控制方案,具体采用控制分配处理直接升力面与常规舵面的舵效耦合和多操纵面问题,并从航迹与姿态解耦角度出发,仿真分析了所提的控制框架,证明了它在实现舰载机"魔毯"式精确着舰中的有效性,最后采用全量非线性E-2C涡桨飞机模型仿真验证控制效果可行,满足着舰航迹控制要求.     

摄像机视场约束下无人机视觉着舰导引方法

无人机基于计算机视觉技术进行着舰时,既需要关注自身的飞行轨迹是否合理,也需要注意所对应的视觉特征点在图像空间中的运动是否合理,即需要满足机载摄像机视场等约束。此外,由于海洋风浪等扰动作用,很难整定出合适的参数使视觉特征点以期望的轨迹运动,并使得图像误差以期望的动态过程收敛。针对这些问题,设计了一种将基于tau耦合策略的轨迹规划与IBVS相容的视觉导引方法,同时引入PPC理论以直接描述图像误差收敛的动态过程,并赋予参数整定工作明确直观的物理意义,从而降低参数整定的难度。最后仿真验证了所研究成果的可行性和有效性。     

多小区协作无人机通信感知一体化系统的资源分配

在通信感知一体化系统中,由于通信与感知两者的目的并不完全一致,这使得通信和感知之间的性能折中问题尤为关键。本文研究多小区协作联网无人机网络的通信感知一体化问题,其中基站作为通信感知收发器与无人机用户通信,同时估计感知目标的位置。基于此,联合优化多个基站协作发射功率控制以及无人机用户的轨迹来平衡感知和通信性能,在满足无人机用户的信干噪比需求和感知目标定位的克拉美罗下界需求基础上,最小化基站的能量消耗。该问题是一个非凸优化问题,通常难以直接进行求解。为解决该问题,本文提出基于交替优化的联合基站功率控制与无人机轨迹优化方案,分别利用半正定松弛技术和连续凸近似技术对基站功率控制和无人机轨迹进行优化设计。最后,实验仿真结果验证了所提联合优化方案的性能。     

面向频谱测绘任务的多无人机协同航迹规划方法

针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。      

基于ROS的无人机仿真控制研究

基于ROS的无人机飞行控制研究是目前无人机领域一项十分重要的研究内容。文章在ROS melodic中建立四旋翼无人机的Gazebo模型,其与Px4飞控、QGC地面站之间利用MAVLink建立稳定低耗的无线双向通信,对无人机的飞行与轨迹规划等功能进行研究。结果表明：文章在ROS中所仿真的四旋翼无人机能够实现人为控制飞行与轨迹规划等功能,并且理论数据与实际飞行数据误差小。     

无人机纵向飞行控制器的FLNN轨迹线性化设计

提出一种将函数连接神经网络(FLNN)和轨迹线性化方法(TLC)相结合的新的研究控制方法,并采用此方法设计了无人机纵向飞行控制器.介绍了采用此方法设计无人机纵向飞行控制器的过程,并利用新控制方案对控制器进行了仿真验证,且与TLC控制器进行了比较.结果表明所提出的控制方案可有效地降低建模误差和外部干扰对控制器的影响,提高...     

四旋翼无人机轨迹跟踪控制系统设计

针对四旋翼无人机参数不确定性和对外部干扰敏感的问题,提出一种基于线性自抗扰的轨迹跟踪控制系统设计方案。线性自抗扰能够很好地克服无人机的强耦合性、模型不确定性以及外部干扰问题。将四旋翼无人机的轨迹跟踪控制系统分为内外两个环路,内环采用线性自抗扰控制器,外环采用简单的PD控制器。在仿真平台上对线性自抗扰控制系统进行轨迹跟踪实验,并与传统的PID控制系统进行对比分析。通过仿真实验证明,所设计的线性自抗扰控制器不仅能够很好地估计并补偿系统所受内外部干扰,而且对四旋翼无人机参数的不确定性具有较强的鲁棒性,能够满足无人机姿态调节快速和高稳定度的控制要求,性能指标明显优于PID控制器。     

采用改进流函数法的无人机航路规划

提出改进的流函数法为无人机在复杂地形环境下进行航路规划。针对传统流函数法在多个障碍物航路规划时存在的问题,进行了理论分析,并给出一种虚拟动态目标的方法,解决了两个障碍物重叠情况的航路规划问题。为满足无人机的机动约束,将无人机自身的约束条件转化为虚拟障碍,以保证规划出的航路可飞。仿真结果表明,该方法能够在复杂地形条件下快速地为无人机规划出一条可飞的航路,具有较好的工程应用价值。     

基于Matlab/FlightGear的四旋翼无人机仿真实验平台设计

文章以六自由度四旋翼无人机模型为基础,设计并建立了基于FlightGear的仿真实验平台。该平台基于Matlab/Simulink实现无人机模型及控制系统的仿真设计,使用Statef low实现无人机起飞、轨迹跟踪飞行、返航、降落的模式切换,并与FlightGear进行对接,实现完整飞行场景下四旋翼无人机的三维实时可视化显示。     

基于深度强化学习的蜂窝无人机网络中的轨迹设计

设计了一个蜂窝无人机网络,其中无人机采集到的感知数据可以通过直通通信的方式直接传输到移动设备端,或者通过传统的蜂窝方式传输到移动设备端。由于无人机的传输模式会影响到它们的轨迹,在考虑了传输模式的情况下,研究了无人机轨迹设计问题,以最大化系统的总效用。该问题是一个状态行动空间非常大的马尔科夫决策问题,基于此问题提出了一种基于深度强化学习的多无人机轨迹设计算法。仿真结果表明所提出的算法比单智能体算法性能更好。