即时八叉图下的室内未知环境探索航迹规划

针对无人机机载系统计算能力有限这一关键问题,提出一种基于即时八叉树地图的室内自主探索航迹规划方法.首先利用RGB-D相机得到的深度图为输入,实时构建八叉树地图,同时实时扫描无人机当前视野内的八叉树地图进行场景识别,以自主识别的场景为基础,针对性地设计了在不同场景下规划下一目标点时所用的方法,有效降低了机载系统的计算量,实现了室内未知环境的自主探索.仿真实验结果表明,该方法可行性高且在计算复杂度方面具有一定优势.     

改进视觉惯性里程计融合GPS的无人机定位方法研究

为提升无人机大范围弱纹理场景下的状态估计，提出一种改进视觉惯性里程计融合GPS的定位方法。首先，通过在视觉惯性里程计中加入线特征来表示环境的几何结构信息，提升位姿估计的准确性；其次，通过引入长度阈值筛选，剔除对位姿估计贡献不大的短线段，改善特征追踪的鲁棒性；最后，使用非线性优化的方式，将GPS测量信息和改进的视觉惯性里程计融合，校正视觉惯性里程计的累积误差。基于EuRoC数据集仿真实验以及应用于无人机的真实场景实验表明，相较于原算法，加入线特征算法的定位误差在仿真实验中降低了39.14%，室内场景降低了23.48%，室外场景降低了33.58%。融合了GPS的点线特征算法相较于原算法，定位误差降低了53.99%。     

未知环境下改进DDQN的无人机探索航迹规划研究

对未知环境的探索,如搜救、追逃等场景,无人机需要一边探索(感知)环境一边完成当前的航迹规划(动作选择)。针对上述场景,为了提高无人机对未知环境的探索范围,提出了结合长短期记忆的改进深度双Q网络探索航迹规划方法：搭建仿真地图,以无人机视野内的环境信息作为输入,引入长短期记忆网络,输出动作方向的选择;设置探索经验样本优先级,提高训练效率;加入飞行动力学约束,设计合理的状态、动作空间及单步奖励函数。运用所提算法,无人机可以自主规划出一条无碰撞且对环境探索范围大的航迹。仿真实验结果表明：在未知环境下,所提算法得到的探索面积比、单步探索平均奖励值等指标均优于传统的DDQN算法。     

基于自适应窗的立体相机视差图优化方法研究

针对通过立体匹配直接得到视差图存在空洞等失真点(区域)的问题,本文提出一种基于自适应窗的视差优化方法.该方法先通过左右图像的视差一致性,检测出非零视差失真和黑洞失真区域,然后将所在像素点与周围像素点作视差代价比较,并针对由环境、光照以及其他噪声因素造成的误匹配所导致的黑洞区域,通过采用自适应窗填充黑洞失真区域,进而利用...     

水下固体火箭发动机推力特性研究

为研究水下固体火箭发动机的推力特性,采用CFD方法分析高速燃气射流与周围水环境之间的相互作用机理及多相流流场结构对发动机推力的影响,并对不同水深、不同燃烧室压强以及不同喷管扩张比情况下的推力变化规律进行讨论.研究发现:水下火箭发动机推力振荡剧烈,间歇性的推力脉冲是由气体射流的颈缩/断裂现象引起的;喷管设计出口压强与环境压强之比是判断推力振荡特性的重要参数,该压强比增大时,振荡频率减小、振荡幅值升高.     

融合生物信息素的改进稀疏A*探索航迹规划

针对已知起点和终点、而环境信息未知情况下的探索航迹规划问题,提出了融合生物信息素的改进稀疏A*无人机探索航迹规划算法.以激光雷达获取的局部地图信息为基础,通过引入生物信息素,对稀疏A*算法中的代价函数进行优化,实现未知环境下自主规避障碍物,并避免环境重复探索.在此基础上,提出了基于机器人操作系统(ROS)的物理实施途径.通过"回"字形场景下的仿真实验对比,验证了所提算法可避免环境重复探索的有效性.此外,在"回"字形基础上,将所提算法推广应用于柱状障碍物场景.实验结果表明:所提出的融合生物信息素的改进稀疏A*探索航迹规划算法能有效实现未知环境探索航迹规划.     

基于改进A*算法的无人机路径规划研究

针对传统A*算法在无人机路径规划时效率低下、路径点存在大量冗余，且路径转折较多的缺点，提出一种基于双向机制的改进A*算法。首先引入双向搜索机制，分别以对向搜索的起点作为终点，然后判断终点位于起点的象限进行双定向搜索，从而提高搜索效率。最后引入路径平滑策略，将双定向搜索获取的初始路径进行平滑处理，减少冗余路径点和转折点。通过MATLAB平台对传统A*算法和改进A*算法进行对比实验，实验结果表明，相比于传统A*算法，提出的改进A*算法，路径规划时间平均减少了61.61%，路径点平均减少了83.09%，路径转折点平均减少了46.97%，能够有效提高无人机工作效率，生成平滑路径。     

横向过载下气-粒两相流对固体火箭发动机点火过程影响

固体火箭高速自旋诱发的过载环境会引起燃烧室内流动、传热和燃烧耦合关系的改变,致使发动机点火特性区别于常规点火,对点火可靠性和弹体安全产生潜在威胁。为了研究过载下固体火箭发动机点火过程特性,建立耦合颗粒惯性过载场、颗粒碰撞推进剂增强传热、推进剂侵蚀/过载耦合燃烧、流场惯性过载场效应的综合点火模型。对不同横向过载方向、大小以及颗粒粒径下点火过程进行计算,给出了动态气-粒分布特征,分析了颗粒粒径与过载大小对点火峰值压力p_max、点火滞后时间ξ₁、火焰传播时间ξ₂和火焰填充时间ξ₃的影响规律。研究结果表明：点火过程中过载方向引发气-粒分布规律存在明显差异,进而影响推进剂传热与内弹道在时域的缩短规律;相同过载环境下,粒径减小,点火滞后时间ξ₁和火焰传播时间ξ₂缩短,而对火焰填充时间ξ₃的影响基本可以忽略;在大长径比发动机中,点火颗粒粒径不变,点火延迟时间ξ随过载增加而缩短。     

多无人车自主探索未知环境下的协同任务规划

针对未知环境下多无人车协同自主探索分配任务不合理、执行效率较低的问题,提出一种融合波前算法的分布式多无人车协同探索方法。首先,设计基于市场机制任务分配方法的先验判决函数,结合波前算法对边界点进行相似度最大化预处理,使边界导引点脱离局部最优,同时引入min-max评估函数对边界点进行评估;其次,通过波前算法对Dijkstra路径规划算法进行改进,使无人车移动轨迹更精确,减少路径拐点。最后,在多种仿真环境下将所提方法和文献[12]方法进行了实验对比,在环境全覆盖时,所提方法探索时长平均减少了35.69%;实验结果表明,所提方法可有效提升探索覆盖率,减少重复路径、缩短探索时间,提高了多无人车协同探索的效率。