稀疏约束的时空正则相关滤波无人机视觉跟踪

目的 基于相关滤波的跟踪算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)视觉跟踪领域表现出卓越的性能。现有的相关滤波类跟踪算法从样本区域的所有特征中学习滤波器,然而某些来自遮挡或形变的特征可能会污染滤波器,降低模型判别能力。针对此问题,提出一种稀疏约束的时空正则相关滤波跟踪算法。方法 在相关滤波目标函数上施加空间弹性网络约束以自适应地抑制跟踪过程中的干扰特征,同时集成空间—时间正则相关滤波算法(spatial-temporal regularized correlation filter,STRCF)中的时间正则项以增强滤波器抑制畸变的能力。采用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)将带有约束项的目标函数转化为两个具有闭式解的子问题迭代求局部最优解。此外,提出一种相关滤波框架通用的加速策略,根据当前帧的目标位移量,对检测定位阶段的特征矩阵进行等距离的循环移位,将其作为在线学习阶段的特征矩阵,每帧可节省一次训练样本的特征提取操作,提高跟踪速度。结果 在3个UAV数据集上与14种主流跟踪算法进...     

改进PSO算法及在无人机路径规划中的应用

在无人机路径规划问题中,传统算法存在计算复杂与收敛慢等缺点,粒子群优化算法(PSO)得益于其算法原理简单、通用性强、搜索全面等特性,现多用于无人机航路规划.然而,常规PSO算法容易陷入局部最优,本文在优化调整自适应参数的基础上综合引入全局极值变异与加速度项,以平衡全局和局部搜索效率,避免种群陷入“早熟”.对基准测试函数进行测试的结果表明,本文所提改进PSO算法收敛速度更快,精度更高.在实例验证部分,首先提取飞行场景特征,结合无人机性能约束,进行环境建模;然后将多项运行约束和期望的最小化飞行时间均转化为罚函数,以最小化罚函数作为目标,构建无人机飞行任务场景下的航路规划模型,并利用本文所提改进粒子群算法进行求解,最后通过对比仿真验证了改进粒子群算法的高效性和实用性.     

自适应斥力系数的无人机路径规划

使用人工势场法进行无人机路径规划时,往往存在目标不可达、运动轨迹迂回反复和路径长度过长等问题.传统的人工势场法不能根据环境具体信息对斥力系数进行调整,而现有的改进方法不能在自适应调整斥力系数的同时兼顾规划效果和规划时长.针对以上问题,提出了一种基于深度学习的无人机自适应斥力系数路径规划方法.首先通过融合遗传算法与人工势场法找出在特定环境下最合适的斥力系数样本集,其次利用该样本集训练残差神经网络,最后通过残差神经网络计算适应环境的斥力系数,进而使用人工势场法进行路径规划.仿真实验表明,该方法在一定程度上解决了人工势场法规划中目标不可达、运动轨迹迂回反复和路径长度过长等问题,规划效果和规划时长方面均有优异表现,能很好地满足无人机路径规划中对当前环境的自适应要求和快速规划的要求.     

面向无人机故障诊断的知识图谱构建应用方法

近年无人机作业安全保障问题面临着严峻挑战,确保无人机安全作业至关重要。传统的无人机故障诊断方法具有容易造成知识浪费等问题,已无法满足日益复杂的工作需求,基于新兴研究热点的知识图谱,充分利用无人机先验知识进行故障诊断,可实现组件关联诊断并依靠专家知识实现诊断结果的可解释性。目前面向故障诊断知识图谱的研究较少,通常采用“预训练”模型解决深度学习模型训练的数据不足,但这种方法应用场景限制较大,且不能为后续研究者提供有价值可参考的训练样本。以无人机故障维修手册为主要数据,提出一种基于远程监督的机标人校数据标注方法,获得数量可观、标注精确的无人机故障语料库,并根据数据结构特点结合基于规则和BiLSTM-CRF网络的知识抽取方法,实验证明实体抽取效果良好。基于无人机故障诊断本体完成无人机故障诊断知识图谱的构建,通过Neo4j进行存储及可视化展示,并搭建无人机系统故障的智能问答系统,为无人机故障提供有理有据的精准诊断,证明了知识图谱在故障诊断领域的有效性,为基于知识图谱的故障诊断体系构建提供科学依据。     

四旋翼无人机姿态系统复合连续快速非奇异终端滑模控制EI北大核心CSCD

本文针对受多源干扰影响的四旋翼无人机姿态系统,基于复合连续快速非奇异终端滑模算法,研究了姿态指令变化率未知情况下的连续有限时间姿态跟踪控制问题.首先,基于四旋翼无人机姿态回路动力学模型,通过引入虚拟控制量实现姿态跟踪误差动态的三通道解耦;其次,分别针对各通道跟踪误差动态设计高阶滑模观测器,实现跟踪误差变化率和集总干扰的有限时间估计;最后,结合姿态跟踪误差变化率的估计信息,构建动态快速非奇异终端滑模面,并在控制设计中用指数幂函数代替符号函数以保证控制量连续.并且基于Lyapunov分析方法给出了姿态跟踪误差有限时间收敛的严格证明,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

具有执行器故障的四旋翼无人机有限时间容错控制

本文主要研究了四旋翼无人机在外部干扰、执行器存在部分失效和偏置故障并发情况下有限时间轨迹跟踪的控制问题. 通过分析四旋翼无人机动力学特性, 构建了带有外部干扰、执行器机构故障的动力学模型. 基于鲁棒全局快速终端滑模控制算法, 设计了一种有限时间容错控制器, 提高了系统对故障的响应速度. 其次, 针对常值/时变故障和干扰,在控制器设计中采用改进的连续函数进行补偿, 减少了由切换函数引起的系统抖振, 并基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析. 最后, 通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性和可靠性, 同时存在执行器故障和外部干扰的情况下, 无人机能够实现较好的轨迹跟踪性能.     

针对运动目标的多无人机协同鸽群优化搜索方法

针对多无人机协同运动目标搜索问题,本文设计了改进鸽群优化算法的协同搜索决策.首先,基于运动目标的独立性,建立了服从正态分布的目标概率信息图模型;为了提高环境中目标存在的确定度,建立了搜索环境的确定度信息图.其次,通过建立的吸引和排斥数字信息素图,引导无人机向未搜索区域飞行,减少重复搜索概率,提高协同目标搜索效率,并基于传统的鸽群算法,通过加入速度更新修正机制和精英代机制对其进行改进.然后,结合环境中目标的存在概率信息以及无人机搜索目标的探测信息,使用改进鸽群优化算法,规划无人机的最优搜索飞行路径.并设计避碰机制,以有效防止无人机搜索过程中的碰撞.最后,通过比较仿真实验验证了改进鸽群优化算法对运动目标协同搜索的有效性.     

基于元胞自动机的蜂群无人机故障影响模型

基于固定翼无人机飞行特性以及蜂群无人机控制策略,针对无人机控制器遭受恶意攻击的情形,采用时序网络与元胞自动机理论分析蜂群无人机故障影响机理.首先,通过时序网络分析蜂群无人机拓扑网络的变化情况,提出基于跳数的故障传播路径的确定方法;其次,考虑蜂群无人机状态信息,建立符合蜂群无人机特征的元胞对象,同时基于局部信息交互原则,确定元胞自动机的状态演变规则,并依据近邻信息对无人机控制律的影响,提出矢量投影法来确定故障影响权值,辨识出各无人机故障影响程度的动态变化情况;最后,建立仿真模型,利用预测与实际故障影响程度结果,基于DCG算法与模式距离验证所建故障影响模型的有效性.     

基于顺序扩展一致性包算法的多无人机分布式任务分配

以异构多无人机协同执行复杂的耦合多任务为背景,提出一种求解分布式任务分配问题非死锁的顺序扩展一致性包算法.首先,建立考虑任务载荷资源、任务时序、威胁区等约束条件的时序多任务分配模型;其次,对一致性包算法的任务包构建过程和冲突消解规则进行扩展,并设计一种基于有向图深度优先搜索的方法进行任务方案的死锁检测和修正,以实现无冲突和无死锁的任务分配;然后,将关联任务之间的时序约束转化为软时间窗约束,利用顺序分层的策略进行求解;最后,为了提高任务分配结果的可靠性,采用Dubins曲线路径将航路规划耦合到任务分配中.仿真实验表明,所提出的算法能够快速有效地求解异构多无人机分布式耦合多任务分配问题,具备良好的最优性和时效性.     

单级异步感应电磁推进器优化研究

为满足小型无人机起飞要求,选择异步感应电磁弹射系统为研究对象。建立单级异步感应电磁弹射器系统模型并应用Maxwell进行仿真分析。搭建了电磁弹射系统仿真试验平台,对影响系统发射性能的参数应用参数优化法进行分析,得到与系统最佳匹配的结构参数,试验结果表明该电磁弹射器可以满足小型无人机的起飞要求,优化设计异步感应电磁弹射系统,降低了系统的复杂性。