动态逆和变结构控制理论的BTT无人机控制系统设计

基于动态逆和变结构控制理论设计了BTT无人机控制系统,首先应用时间尺度理论将控制系统分为快变量和慢变量两个子系统.在快变量子系统中以[p,q,r]为子系统输出、以计算力矩[l,m,n]为控制输入,再根据子系统输入解算出舵面偏转角,在控制律的设计中,应用动态逆理论进行输入输出线性化,再以计算力矩偏差为子系统摄动设计变结构控制律.在慢变量子系统中以[α,β,μ]为子系统输出、以[p,q,r]为控制输入,在控制律设计中,应用动态逆理论进行输入输出线性化,再以计算气动力偏差为子系统摄动设计变结构控制律.整个系统的设计中需要确定气动导数的上下界,控制律设计简单,易于工程实现.最后仿真分析得出,这种方法有较好的控制效果.     

无人机天钩回收航迹控制系统设计与实现

天钩回收无人机在回收时对于航迹偏差等的控制精度要求苛刻,这对控制系统提出了挑战。提出一种用于无人机天钩回收航迹控制的新方法,设计无人机天钩回收航迹控制策略与流程,给出控制系统组成,基于某型无人机风洞试验数据,构建天钩回收无人机的线性化和非线性模型,利用优化L1航迹控制方法设计了航迹控制律,并在实际飞行试验中得到了应用,验证了所设计控制系统的正确性与工程实现性,最终的飞行试验结果表明,无人机能够在控制系统作用下实现精确天钩回收,且具有良好的动态特性。     

无人机规避或跟踪空中目标的自适应运动导引方法

无人机规避或跟踪空中目标可以看作是一个非线性运动导引控制问题。针对这类任务中无人机和目标存在高机动性、高时敏性等特点,提出了一种基于Lyapunov稳定性理论的无人机规避或跟踪目标运动导引方法。构建了基于精细时间运动导引方法的无人机规避或跟踪空中目标问题求解框架,并将无人机碰撞规避和机动目标跟踪问题分别转化为到达虚拟目标点和与虚拟目标点交会的问题。针对碰撞规避问题,将其转化为实现平行导引的控制问题,基于Lyapunov稳定性理论设计了无人机碰撞规避导引律。针对机动目标跟踪问题,在碰撞规避基础上,根据目标点交会的要求设计了相应的目标跟踪导引律。在Gazebo平台上开展了仿真验证实验,实验结果表明:所提方法能够有效避免大过载情况的出现,并具有较强的时变和参数适应性。     

基于变权重搜索策略无人机航路规划算法

通过对A*算法在路径规划中的应用进行研究,提出了一种新的三维航路动态规划方法,通过对搜索策略引入启发式权重系数,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,改善了传统A*算法在大空间中搜索速度低的缺点,提高航迹点搜索效率,同时将无人机的约束条件有效分割到解空间,便于应用于工程实践。基于优化算法规划的最优航路,设计了导引控制律,使无人机很好地跟随规划的路径,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。     

无人机三维航迹规划与可视化仿真

结合无人机的机动能力限制条件,研究了基于稀疏A*算法的无人机三维航迹规划.该算法有效修剪了搜索空间中的无用节点,缩短了航迹搜索时间.在搜索过程中,充分利用了三维地形信息,使算法生成的航迹能够自动回避地形和雷达威胁.最后通过三维航迹的可视化仿真,对生成的航迹进行了验证.     

无人直升机航路跟踪控制系统设计与仿真

针对无人直升机耦合强和抗扰能力差的特点,提出了一种基于增量非线性动态逆和比例积分(PI)控制器的混合航路跟踪控制系统。首先,建立无人直升机的飞行动力学模型;其次,对增量非线性动态逆控制原理进行说明;随后,推导增量非线动态逆控制律计算式,并构建角速率、姿态以及高度控制回路;然后,采用PI控制器搭建航迹控制和速度控制回路;最后,通过4种工况下的飞行仿真验证了控制系统的鲁棒性和正确性。     

动态威胁环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在动态战场环境下的测向定位问题,提出了一种基于动态窗口法的单机测向定位航迹优化算法。以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,在由动态探测雷达和静/动障碍构成的动态战场环境中,基于动态窗口法思想,将测向定位航迹优化评价准则由传统的单步最优原则扩展到对多步预测航迹的评价,同时考虑雷达探测和静/动障碍环境对预测航迹的影响,通过滚动时域方法控制无人机最优航向。仿真结果表明,所提方法能够使无人机在有效逃避雷达探测威胁以及规避环境中静/动障碍的条件下保证对目标的高精度测向定位,为解决动态战场环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

无人机混合PID/H∞鲁棒着陆控制器

无人机在进场着陆过程中模型参数发生摄动,存在低空大气扰动和外界不确定性干扰等因素.基于无人机自动着陆性能要求,内环利用线性矩阵不等式凸优化方法,将鲁棒H∞控制转化为标准H∞控制处理,外环采用PID控制航迹,实现系统着陆轨迹的精确控制,有效抑制风干扰及外界不确定性干扰.所设计的控制律在顺风着陆和逆风着陆下分别进行仿真验证...     

基于变结构方法的空空导弹鲁棒逆控制律设计

为克服动态逆控制严重依赖被控对象精确数学模型且鲁棒性较差的缺点,将动态逆与变结构方法相结合采用双环结构设计了空空导弹鲁棒动态逆控制律.将导弹飞行状态划分成快慢2个回路,慢回路(外环)采用变结构控制,并设计扩张状态观测器,对外环中的不确定性进行估计;快回路(内环)采用动态逆控制.仿真结果表明,所设计的控制律具有较好的动态特性和鲁棒性能.     

基于专家PID的小型无人机导航算法设计

介绍了一种小型无人机导航算法的设计方案和原理,根据其任务需求将控制算法分为航迹预处理、航迹校准、制式航线飞行3个部分;阐述了其专家PID导航控制律设计方法,分析了其算法的实现,并根据小型无人机的实际飞行情况设计了保护策略,最后给出了软件流程图.     

基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

Path planning for moving target tracking by fixed-wing UAV

For the automatic tracking of unknown moving targets on the ground, most of the commonly used methods involve circling above the target. With such a tracking mode, there is a moving laser spot on the target, which will bring trouble for cooperative manned helicopters. In this paper, we propose a new way of tracking, where an unmanned aerial vehicle (UAV) circles on one side of the tracked target. A circular path algorithm is developed for monitoring the relative position between the UAV and the target considering the real-time range and the bearing angle. This can determine the center of the new circular path if the predicted range between the UAV and the target does not meet the monitoring requirements. A transition path algorithm is presented for planning the transition path between circular paths that constrain the turning radius of the UAV. The transition path algorithm can generate waypoints that meet the flight ability. In this paper, we analyze the entire method and detail the scope of applications. We formulate an observation angle as an evaluation index. A series of simulations and evaluation index comparisons verify the effectiveness of the proposed algorithms.     

Maneuvering target tracking of UAV based on MN-DDPG and transfer learning

Tracking maneuvering target in real time autonomously and accurately in an uncertain environment is one of the challenging missions for unmanned aerial vehicles(UAVs).In this paper,aiming to address the control problem of maneuvering target tracking and obstacle avoidance,an online path planning approach for UAV is developed based on deep reinforcement learning.Through end-to-end learning powered by neural networks,the proposed approach can achieve the perception of the environment and continuous motion output control.This proposed approach includes:(1)A deep deterministic policy gradient(DDPG)-based control framework to provide learning and autonomous decision-making capa-bility for UAVs;(2)An improved method named MN-DDPG for introducing a type of mixed noises to assist UAV with exploring stochastic strategies for online optimal planning;and(3)An algorithm of task-decomposition and pre-training for efficient transfer learning to improve the generalization capability of UAV's control model built based on MN-DDPG.The experimental simulation results have verified that the proposed approach can achieve good self-adaptive adjustment of UAV's flight attitude in the tasks of maneuvering target tracking with a significant improvement in generalization capability and training efficiency of UAV tracking controller in uncertain environments.     

固定翼无人机航迹跟踪抗风性研究

无人机作为一种新型军事装备,具有广泛的作战应用场景.无人机的航迹跟踪性能和抗干扰能力是其安全完成飞行任务的保障,随着现代战争作战环境日益复杂,无人机飞行将面临更大的挑战.针对目前固定翼无人机在飞行过程中受风扰影响严重的问题,设计了一种具有抗风性的航迹跟踪方法.利用非线性导引原理实现对航迹的跟踪,并通过引入反馈消除了风扰...     

城市环境下单无人机测向定位航迹优化算法

为解决单架无人机在城市环境中对辐射源目标的定位问题,提出了一种基于环境预测法的单无人机测向定位航迹优化算法。使用交互多模型-扩展卡尔曼滤波进行视距和非视距信号混合环境下的目标估计。结合估计的目标位置和城市地理信息模型,基于视线追踪法求解信号遮挡区域和多径信号干扰区域。在滚动时域控制算法框架下生成无人机预测轨迹,以最大化Fisher信息矩阵行列式为测向定位评价准则,考虑建筑物障碍以及其对信号的遮挡和反射效应对无人机测向定位航迹的影响,控制无人机选择最优航向飞行。仿真结果表明,该方法能够使无人机在存在障碍、信号遮挡和多径干扰的环境下实现对目标的高精度测向定位,为解决城市环境下的单架无人机测向定位问题提供了新思路。     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

基于视景模拟的无人机导弹发射仿真

无人机单侧导弹发射后,无人机重量特性、重心位置、气动特性发生变化并同时产生附加的干扰力矩,无人机需要在控制系统作用下尽快恢复稳态飞行。通过在Matlab/Simulink中建立无人机六自由度非线性力学模型、控制系统模型、发动机模型、重力模型、标准大气模型、flight gear软件接口等,模拟仿真无人机单侧导弹发射过程,同时将仿真结果进行可视化视景输出,确保无人机系统平台在导弹发射过程中无人机能够很快恢复稳定姿态并按照预定轨迹飞行。视景模拟仿真结果表明：该无人机平台能够顺利完成导弹的安全发射。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.