无人机三维航路动态规划及导引控制研究

为研究无人机三维航路动态规划,提出了一种工程实用性强的A*三维航路优化算法,将无人机的机动性能、飞行航程、飞行高度等约束条件有效分割到解空间。为了加快搜索速度,引入启发式权重系数对搜索策略进行改进,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,提高航迹点搜索效率,并设计了导引控制律,基于优化算法获取的航路,能够使无人机很好地跟随规划的最优路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明,该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

基于凸面体圆弧航路的无人机自主避障算法

为解决无人机飞行过程中障碍物规避问题,提出一种新的三维自主避障算法.首先,根据障碍物的若干信息利用标准凸面体对不规则障碍物进行数学建模,用一个或多个标准凸面体覆盖障碍物整体或关键部分;然后,根据障碍物模型设计圆弧规避航路算法,将避障问题转化为跟踪规避航路控制问题,并定义避障判定、避障方向判断和成功避障规则;最后,结合非...     

四旋翼无人机参数预测和抗扰动自适应轨迹跟踪控制

为了降低外界环境对四旋翼无人机飞行轨迹的扰动性,提高无人机的控制精度,提出1种基于滑模控制的四旋翼无人机参数预测和抗扰动的自适应轨迹跟踪控制器。这种控制器对四旋翼无人机系统的不确定状态参数、气流、风阻和执行器故障等外界扰动进行预测,实现了对系统输入的状态补偿和扰动补偿,提高了无人机的轨迹跟踪效率和抗扰动能力,消除了机体在飞行过程中的抖振现象,提高了无人机系统对环境的适应性和控制器的稳定性。通过仿真实验,分析了四旋翼无人机在不同控制器作用下的轨迹跟踪性能曲线,验证了所提出的控制器的优越性和有效性。     

基于正态云自适应遗传算法的无人机航路规划

为了克服标准遗传算法在无人机航路规划中存在的搜索速度慢、容易陷入局部最优等缺点,应用一种基于正态云改进的自适应遗传算法。建立无人机航路规划模型,将地理直角坐标系旋转,引入转弯角度约束,简化遗传编码的复杂度。改进算法由X条件云发生器产生种群的交叉概率和变异概率组成。正态云滴的稳定倾向性保护较优个体从而对全局最优值进行自适应定位,随机性保持个体多样性从而避免搜索陷入局部极值。仿真结果表明,该算法能使无人机在战场环境中快速地选择最优航路,规划的效率和成功率相对于标准遗传算法有明显提高,具有良好的应用前景。     

状态受限下四旋翼无人机自适应跟踪控制

针对位置状态有界约束、未知有界干扰以及模型不确定下四旋翼无人机轨迹跟踪问题,设计了位置姿态双闭环自适应控制方案.通过非线性变换将四旋翼无人机位置状态变换为新的状态量,进而将四旋翼无人机位置状态有界约束问题转化为新状态量的有界性问题.设计了自适应率对干扰以及模型不确定进行估计,并设计了自适应反步控制方案.为避免欧拉角的奇...     

机器人轨迹跟踪自适应控制

本文提出一种新的自适应控制算法,用于补偿机器人动力学方程中的非线性项和消除关节间的耦合。这种简单有效的控制算法,保证了系统在一定的参数变化范围内具有渐近稳定性和良好的控制精度。     

自适应神经网络四旋翼无人机有限时间轨迹跟踪控制

针对带有模型不确定性和未知外部干扰的四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的自适应全局快速终端滑模控制方法,确保系统对期望轨迹的有限时间跟踪。该方法考虑到全局快速终端滑模控制在实际应用中的适应性和抖振问题,利用RBF神经网络替代等效控制量,以神经网络的在线学习能力补偿系统内部的不确定性和未知的外部干扰,有效地降低了系统的抖振;根据Lyapunov方法导出的自适应律在线调整神经网络权值,以保证闭环系统的稳定性。通过一系列仿真算例和飞行实验验证了该方法的有效性与可行性,结果表明:该控制方法相对于滑模控制的抖振更小,具有更好的收敛性和抗干扰能力,同时对模型的参数摄动具有更强的鲁棒性。     

基于分数阶滑模控制的无人机轨迹跟踪控制器设计

四旋翼无人机在农业、工业和国防等领域广泛应用,但其复杂的系统特性和对扰动的敏感性使得控制变得困难。首先,考虑分数阶方法具有良好的鲁棒性以及调节灵活性的优点,将整数阶积分滑模面和改进的分数阶指数趋近律相结合,设计出了一种新的分数阶积分滑模控制器。然后,将所设计的分数阶积分滑模控制器应用于四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题。仿真结果表明,所提控制器作用下的四旋翼无人机进行轨迹跟踪时响应速度快、无超调,且对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

时变系统的自适应跟踪控制*

本文将基于滑模变结构控制的模型偏差补偿控制方案，应用于一类线性时变系统的自适应控制，实现了高精度的连续轨迹跟踪，并且通过对典型时变对象－飞机的俯仰控制系统的仿真，证明了该方案在实际应用中的可行性。     

无人机协同控制研究综述

无人机(UAV)协同控制是指一组UAV以机间通信为基础、群体智能为核心,合作分工完成某一共同任务的控制方式.UAV集群是拥有一定自主能力的大量UAV基于局部规则执行各项任务的多智能体系统,与单架UAV相比,UAV集群有着高效率、高灵活性和高可靠性等优点.针对近几年UAV协同控制技术的最新发展动态,首先,从民用和军事两个...     

无人机载荷航拍控制系统设计

针对无人机(UAV)遥感航拍过程中相机载荷参数自动化控制与飞行航迹实时跟踪的问题,提出一种能自动完成相机载荷控制与航拍控制的设计方案.首先,系统根据实验要求实时获取所在地理位置信息及环境预判信息,再根据相机控制参数表进行参数编码;然后,通过通信口发送自定义协议指令集给硬件控制电路,完成相机载荷参数设置并进行拍摄,同时航迹规划软件实时记录飞行轨迹地理坐标信息.系统设计使硬件控制平台和软件数据处理相结合,实现软硬协同控制.经无人机飞行验证,与单一参数航拍控制模式相比,该系统能根据不同的拍摄环境和拍摄场景进行相机参数的自动化控制与飞行轨迹实施跟踪.     

基于孪生区域候选网络的无人机指定目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪目前取得了阶段性进展,即克服了孪生网络的空间不变性在深度网络中的限制,然而其仍存在外观变化、尺度变化、遮挡等因素影响跟踪性能.针对无人机(UAV)指定目标跟踪中的目标尺度变化大、目标运动模糊及目标尺度小等问题,提出了基于孪生区域候选注意力机制网络的跟踪算法Attention-SiamRPN+.首先...     

四旋翼飞行器自适应动态面轨迹跟踪控制

针对具有未知外界扰动和系统不确定性集总未知非线性的四旋翼飞行器,提出了一种采用自适应不确定性补偿器的自适应动态面轨迹跟踪方法.通过将四旋翼飞行器系统分解为位置、欧拉角和角速率3个动态子系统,使各子系统虚拟控制器设计能充分考虑欠驱动约束;结合动态面控制技术,通过采用一阶低通滤波器,避免对虚拟控制信号求导;进而设计自适应不确定性补偿器,处理未知外界扰动和系统不确定性,最终确保闭环控制系统的稳定性、跟踪误差一致最终有界和系统所有状态信号有界.仿真研究和实验结果验证了本文提出控制方法的有效性和优越性.     

基于加速度补偿的无人机吊挂飞行抗摆控制

为了抑制四旋翼无人机(UAV)吊挂飞行中的载荷摆动,研究了一种新的基于加速度补偿的抗摆控制方法.首先,基于拉格朗日法建立了四旋翼UAV吊挂系统的非线性动态特性方程,并构建了能量函数来设计飞行控制系统,使四旋翼UAV跟踪参考轨迹;然后,利用吊挂载荷运动轨迹广义误差设计抗摆控制器,对四旋翼UAV进行加速度补偿以修正UAV的...     

Adaptive dynamic programming-based adaptive-gain sliding mode tracking control for fixed-wing unmanned aerial vehicle with disturbances

This article proposes an adaptive dynamic programming-based adaptive-gain sliding mode control (ADP-ASMC) scheme for a fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV) with matched and unmatched disturbances. Starting from the dynamic of fixed-wing UAV, the control-oriented model composed of attitude subsystem and airspeed subsystem is established. According to the different issues in two subsystems, two novel adaptive-gain generalized super-twisting (AGST) algorithms are developed to eliminate the effects of disturbances in two subsystems and make the system trajectories tend to the designed integral sliding manifolds in finite time. Then, based on the expected equivalent sliding-mode dynamics, the modified adaptive dynamic programming approach with actor-critic structure is utilized to generate the nearly optimal control laws and achieve the nearly optimal performance of the sliding-mode dynamics. Furthermore, through the Lyapunov stability theorem, the tracking errors and the weight estimation errors of two neural networks are all uniformly ultimately bounded. Finally, comparative simulations demonstrate the superior performance of the proposed control scheme for the fixed-wing UAV.     

基于像素分类的多尺度无人机航拍目标旋转跟踪算法

针对无人机（UAV）跟踪过程中垂直跟踪框在处理尺度变化、相似物体和纵横比变化时限制了跟踪精度提升的问题,提出一种基于像素分类的多尺度UAV航拍目标旋转跟踪算法。首先,设计MS-ResNet以提取目标多尺度特征;然后,在具有正交特性的多通道响应图上设计像素二分类模块,从而进一步精确细化分类和回归分支的结果;同时,为了提高像素分类精度,使用并行通道空间注意力（scSE）模块在空间域和通道域上筛选目标特征;最后,在像素分类基础上生成贴合目标实际大小的旋转跟踪框,从而避免正样本受到污染。实验结果表明：所提算法在无人机跟踪数据集UAV123上的成功率和准确率分别为60.7%和79.5%、与孪生区域建议跟踪网络（SiamRPN）相比,成功率与准确率分别提升了5个百分点、2.7个百分点,同时速度为67.5 FPS,满足实时要求。所提算法具有良好的尺度适应能力、辨别能力和鲁棒性,能有效应对UAV跟踪任务。     

无人水面艇复合自适应轨迹跟踪控制

针对存在模型参数不确定性和极易受到风、浪、流等时变干扰的欠驱动无人水面艇的轨迹跟踪控制问题,根据扰动观测器能对不确定项和外界干扰进行估计和补偿且具有鲁棒性特点,提出一种基于复合扰动观测器的自适应轨迹跟踪控制。该复合自适应观测器利用跟踪误差和估计误差共同调节自适应参数,在不激励高频未建模动态的情况下,该复合自适应闭环控制系统可得到更快的收敛速度和更高的跟踪精度。理论分析和仿真实验证明了所提出的无人水面艇复合自适应控制的有效性。     

四旋翼无人飞行器的轨迹跟踪与滑模事件驱动控制

四旋翼飞行器作为一个典型的欠驱动的系统,具有强耦合、非线性等特性.针对飞行器外部干扰、和通信资源受限条件下的轨迹跟踪控制问题,进行滑模事件驱动控制方法的研究.首先,分析动力学特性,通过时间尺度分解方法将系统解耦成位置子系统和姿态子系统.其次,将位置子系统转化为严格反馈形式,设计反步滑模控制器,实现位置轨迹稳定跟踪;针对姿态子系统存在时变有界扰动及通信受限,设计滑模事件驱动控制律,在抑制干扰的同时实现对虚拟姿态跟踪指令的跟踪.根据Lyapunov分析方法证明了所设计控制器的稳定性,并通过理论分析证明闭环控制系统不会出现Zeno现象.最后,仿真结果验证了滑模事件驱动控制律在存在外部扰动和通信受限时四旋翼无人飞行器轨迹跟踪的鲁棒性.     

低小慢无人机降落野外场景识别方法

针对低小慢无人机野外飞行场景复杂自主降落场景识别问题,提出了一种融合局部金字塔特征和卷积神经网络学习特征的野外场景识别算法。首先,将场景分为4×4和8×8块的小场景,使用方向梯度直方图（HOG）算法提取所有块的场景特征,所有特征首尾连接得到具有空间金字塔特性的特征向量。其次,设计一个针对场景分类的深度卷积神经网络,采用调优训练方法得到卷积神经网络模型,并提取深度网络学习特征。最后,连接两个特征得到最终场景特征,并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。所提算法在Sports-8、Scene-15、Indoor-67以及自建数据集上较传统手工特征方法的识别准确率提高了4个百分点以上。实验结果表明,所提算法能有效提升降落场景识别准确率。