孪生场景驱动的固定翼无人机进场自主着陆控制

本文针对固定翼无人机着陆过程中低空风扰难建模等实际问题,提出孪生场景驱动的自主着陆飞行控制优化方案.首先,引入孪生技术,构建高保真场景模拟系统,采集无人机多架次安全着陆飞行数据;进而,挖掘历史安全着陆飞行经验,设计轨迹跟踪学习控制算法来抵抗低空风扰影响,并设计期望着陆轨迹在线调整策略,抑制阵风引起的无人机位姿剧烈扰动;最后,给出风扰场景下的着陆控制律及系统稳定性证明.基于孪生场景开展固定翼无人机多架次着陆飞行验证,通过与经典控制方案对比,验证了本文所提控制方法的有效性.     

风扰动下固定翼无人机指令滤波反步着陆控制北大核心

针对存在模型不确定性及风干扰时的固定翼无人机纵向着陆控制问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器的指令滤波反步控制方案。首先建立了风干扰下的无人机动力学模型。然后将无人机的高度和空速分开控制,利用反步法求取控制信号,并设计有限时间扩张状态观测器对复合干扰进行估计;同时,引入指令滤波器以避免传统反步法中的“微分爆炸”问题。最后通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的控制方案能够实现对空速指令及高度指令的稳定跟踪,对模型不确定性及风干扰具有较好的鲁棒性。     

大规模固定翼无人机集群编队控制方法

针对大规模固定翼无人机集群的编队控制问题,提出一种分层分组控制方案.首先,设计一种分布式的无人机集群分层分组控制架构,将集群内所有无人机分成若干独立且不相交的群组,并在群组内分别形成\"长机层\"和\"僚机层\";其次,对各群组内的长机设计协同路径跟随控制律,使长机收敛到各自期望路径上的虚拟目标点,并通过对各虚拟目标点的协调控...     

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.     

基于视觉引导的无人机自动着陆控制方法

由于无人机定位导航精度低,导致传统无人机自动着陆控制方法存在控制效果不佳的问题,为此提出基于视觉引导的无人机自动着陆控制方法。分别从无人机运动和飞行环境两个方面,构建数学模型,在该模型下,利用视觉引导技术通过实时图像采集、处理、目标检测、距离测量等步骤,规划自动着陆轨迹。设计并安装无人机自主着陆控制器,进而实现无人机的自动着陆控制。实验结果表明,应用设计方法能够沿着规划路线实现精准着陆,控制误差较小,由此证明设计方法的控制效果良好。     

一种基于状态一致性模型的固定翼无人机编队控制机制

在固定翼无人机编队飞行的过程中,通常需要根据任务需求或环境的变化构建并保持一种队形,或者变换为另一种队形.目前,无人机编队构建、保持和变换采用了不同的定义与关键技术,产生了无人机编队控制技术的发展瓶颈.本文提出了一种基于状态一致性模型的编队控制机制来解决这一问题.首先,建立固定翼无人机编队的六元状态一致性模型,并基于该模型统一了编队构建、保持和变换的定义.其次,提出了一种基于六元状态一致性模型的集中式与分布式相结合的混合式编队控制机制,主节点集中式地确定无人机在编队中的位置的分配方案,从节点分布式地计算自身的Dubins路径并调整偏航角,然后自主调整节点的航速以实现编队的状态一致性.第三,基于OMNeT++设计了相应的仿真试验,试验结果表明六元状态一致性模型能够将无人机编队飞行的各个阶段有机关联起来,同时验证了混合式编队控制机制的可行性和有效性.     

基于PD控制的四旋翼无人机着陆控制研究

针对四旋翼无人机智能应用中的自主着陆问题,设计一种着陆控制算法.基于四旋翼无人机之动力学模型,设计双环PD控制算法,外环控制其位置,内环控制姿态.将外环产生的两个中间指令信号传递给内环,内环通过其内环控制律实现对两个指令信号的跟踪;通过调整内外环增益系数,使内环收敛速度快于外环收敛速度,保证闭环系统的稳定性.仿真结果验...     

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.     

基于DWILS的无人机着陆导引与控制仿真

导引和控制技术是大型无人机实现自动着陆的两项关键技术。针对分米波仪表着陆系统（DWILS）的无人机着陆导引与控制技术的仿真验证,为了提高导引的可靠性,给出了基于DWILS的无人机着陆地面仿真系统的结构,着陆导引仿真设备,根据DWILS的工作原理给出了导引信号的计算公式,同时设计了着陆控制器。根据导引设备的原理建立了基于DWILS的无人机着陆导引与控制仿真系统模型,并进行仿真验证。仿真结果表明,基于DWILS的导引方式满足无人机着陆导引的需要,设计的着陆控制器具有较好的控制效果。     

伪逆法在无人机安全着陆控制中的应用

鉴于着陆控制律设计相对飞机普通模态控制律设计较复杂的情况,由于飞翼布局无人机着陆过程中出现左升降舵卡死。针对这一特定故障采用伪逆法进行了着陆控制律重构设计。充分利用伪逆法结构简单且无需改变原控制律的优点,在非线性建模中,由于飞翼布局无人机的特殊气动布局和结构特点,考虑了纵向与横侧向的耦合性。同时,利用Matlab/Simu-link仿真工具进行了线性仿真和非线性验证,仿真结果验证了无人机仍能够实现安全着陆,且重构设计方法简单有效。     

无人直升机着陆控制的视觉图像特征处理算法

基于视觉的无人直升机着陆是无人直升机着陆控制中的主要发展方向,视觉图像处理算法将直接影响无人直升机姿态估计以及着陆控制精度.提出了一种应用于无人直升机着陆控制的视觉图像特征处理算法,对目标灰度图像进行阈值处理,边界跟踪,利用凸四边形几何特点提取特征点,最后将所有特征点标记出来.实验结果显示提出的算法即能满足实时处理速度要求,也能满足较高的特征点定位精度要求.这一方法可用于无人直升机着陆控制的相对位置姿态估计.     

Fusion of Data and Knowledge for Safe UAV Landing

Autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have the potential to significantly improve current working practices for a variety of applications including aerial surveillance and search-and-rescue. However before UAVs can be widely integrated into civilian airspace there are a number of technical challenges which must be overcome including provision of an autonomous method of landing which would be executed in the event of an emergency. A fundamental component of autonomous landing is safe landing zone detection of which terrain classification is a major constituent. Presented in this paper is an extension of the Multi-Modal Expectation Maximization algorithm which combines data in the form of multiple images of the same scene, with knowledge in the form of historic training data and Ordnance Survey map information to compute updated class parameters. These updated parameters are subsequently used to classify the terrain of an area based on the pixel data contained within the images. An image''s contribution to the classification of an area is then apportioned according to its coverage of that area. Preliminary results are presented based on aerial imagery of the Antrim Plateau region in Northern Ireland which indicates potential in the approach used.     

一种用于无人机着陆的地平线提取算法

针对着陆场不同天地场景中的地平线提取问题,结合Ostu方法与Hough变换,提出一种用于无人机着陆的地平线分步提取算法。在确定初始地平线的基础上,对其做粗化处理,得到目标地平线所在子图像域,在子图像域中完成最终目标的地平线提取。实验结果表明,该算法能准确有效地提取不同天地场景中的地平线。     

飞翼无人机着陆过程中的抗侧风控制研究

飞翼布局无人机的无尾布局给横侧向的稳定与控制带来困难,尤其是下降阶段有侧风时的航迹控制.带侧滑保持航向和带偏流保持航向是常用的两种抗侧风策略,为解决稳定性控制,研究了两种策略的优缺点,并针对两种控制策略分别设计了横航向抗侧风控制器.结合飞翼布局无人机的特点,在着陆过程中的不同阶段选择不同的抗侧风策略,在进场和下滑初始阶段采用带偏流保持航向方式,在下滑到一定高度时转为带侧滑保持航向的控制策略.仿真结果表明,选择的控制策略以及设计的控制器合理、可行,满足飞翼无人机着陆阶段的抗侧风要求.     

基于分布式一致性的无人机编队控制方法

多无人机系统中,系统状态的一致性是实现多无人机协同控制的基础,针对多无人机中存在的三维空间编队控制问题,提出一种分布式一致性的无人机编队协同控制方法。在主机-从机组成的多无人机系统的基础上,引入分布式结构,设计无人机控制系统模型并建立无人机编队协同机制。根据协同机制设计基于一致性算法的协同编队控制器、基于匈牙利算法的任务分配策略以及避障策略。分别在简易模拟器和基于ROS-Gazebo的实景模拟器中仿真验证了协同控制方法的有效性。结果表明：无人机群能够有效地完成协同编队任务,并且可以通过调整层次结构进行有效编队重构。     

无人机视觉着陆中合作目标的识别技术研究

为了解决无人机的全天候自主着陆，从所设计的合作目标自身的形状特征出发。提出了通过目标轮廓的方向链码快速实现目标的长宽比进而识别出目标的一种新的方法，并通过目标的形状特征确定无人机自主着陆的方向；实验表明。该方法较好地实现了合作目标的快速识别。     

基于ARM的小型无人机飞行控制器设计

飞行控制器是无人机飞行控制系统的核心。采用ARM做为微处理器，结合MEMS传感器设计小型无人机飞行控制器。分析系统的功能和结构,并分为微处理器单元、导航传感器单元和气压传感器单元分别进行详细的功能和结构介绍。此设计符合飞行控制器的性能好、可靠性高、综合化能力强的发展趋势，具有广泛的应用前景。     

基于广播内存网络的无人机飞控实时仿真系统

该文提出了一种基于广播内存网络的无人机飞行控制实时仿真系统的设计与实现,文中阐述了广播内存网络的功能特点,它能实现网络中点对点、点对多点的实时通信。系统硬件平台采用了基于网络的多机分布式体系结构。系统软件采用了YC 6．0设计语言。该系统能够模拟无人机动力学、运动学特性,输出机载传感器信号,具有实时性高、可靠性高、性能价格比高、扩展性好的特点。实际使用结果表明系统性能良好,完全满足飞行控制系统半物理实时仿真试验的要求。