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.     

基于神经网络自适应PID的无人机编队避障飞行控制研究

针对无人机编队避障飞行控制难题,研究了无人机编队避障航迹规划与智能控制技术.首先,提出一种基于改进人工势场法的无人机编队航迹规划算法,利用改进势场函数和引入"随机波动"法等手段,解决了传统人工势场法用于无人机编队航迹规划时遇到的无法到达目标点以及局部最小值问题,并提升了传统算法航迹规划的快速性和鲁棒性.其次,设计了一种...     

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...     

无人机航迹规划常用算法

无人机航迹规划是实现无人机自主飞行的关键技术保障,航迹规划算法则是航迹规划的核心。首先介绍无人机航迹规划的相关理论,其次分析归纳了当前常用的航迹规划算法,最后阐述了航迹规划所面临的挑战及其发展方向。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

大圆航线导航与控制律设计

随着无人机(UAV)应用范围的扩大,要求无人机能精确跟踪预定航线.预定的飞行任务可以有两种规划方式,一是近似在当地切平面上的直线或曲线;二是飞行距离较长时在地球表面的大圆航线.第二种规划相对复杂,研究较少,因此,介绍了某型无人机的动力学模型,提出了一种全新的大圆航线导航解算算法,设计了大圆导航控制律,此外,还分析了常值风及突风干扰对导航的影响.经计算机仿真验证和部分的实际飞行试验结果表明:与预定航线的距离偏差较小,航迹精度较高,新算法及设计较好地满足了实际大圆航线飞行要求.     

基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真

为实现无人机航迹规划的实时性和交互性,建立了无人机动态仿真系统。以"捕食者"无人机模型为应用背景,结合MAK仿真技术的相关理论,利用蚁群算法计算了无人机航迹规划,并实现了Matlab平台下的实例仿真。基于构建的仿真系统,利用MAK软件实现了二维和三维飞行过程的显示,仿真效果理想,为无人机航迹规划结果的交互验证提供了一种有效的手段。     

基于迭代学习观测器的无人机故障鲁棒控制

针对无人机在飞行时存在执行机构故障和外界干扰问题,建立了无人机的动力学模型和系统发生执行器故障时的模型,提出了一种将迭代学习观测器和鲁棒自适应控制相结合的容错控制方法.利用迭代故障观测器去观测无人机控制系统的状态并通过迭代实时跟踪执行器故障,给出了该观测器的收敛性分析,并在此基础上设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制.进一步基于Lyapunov方法从理论上证明了设计的容错控制器的鲁棒稳定性.使用无人机控制系统对方法进行验证,仿真结果验证了方法的有效性.     

基于LPC3250的小型无人机航姿系统的设计

航向和姿态是无人机飞行控制系统的重要参数,传感器系统是整个无人机飞行控制系统的核心。采用LPC3250ARM9处理器、MEMS传感器以及存储器设计无人机航姿系统,完成传感器的数据采集与处理,获得无人机的航姿信息,最后进行数据传输。将Linux操作系统嵌入到无人机航姿系统中,实现系统的实时任务调度和进程管理。结果显示,该系统达到了无人机航姿系统的小型化、低功耗、高精度的目标。     

基于鲁棒H_∞控制的无人机纵向自动驾驶仪设计

针对传统增益调度技术在许多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)应用中存在的昂贵和耗时的缺点,通过某型固定翼无人机的6自由度非线性模型,在已知气动系数、飞机转动惯量和推力系数的情况下,利用雅可比线性化方法从6自由度非线性模型推导出线性变参数(linear parameter varying,LPV)飞机模型。应用张量-乘积(tensor product,TP)模型变换方法将无人机纵向非线性参数依赖的LPV模型变换为TP型凸多面体模型形式,将增益调度输出反馈鲁棒H∞控制器设计方法应用于所得到的TP凸多面体模型,设计了常规固定翼无人机的鲁棒增益预测自动驾驶仪飞行控制系统。在MATLAB SIMULINK环境下对该控制系统进行了全六自由度的飞行器仿真试验,结果表明闭环控制系统具有良好的指令跟随性和干扰抑制能力,在定义的飞行包线范围内具有较好的稳定性和鲁棒性,验证了所提出的飞行控制系统设计方法的有效性。     

基于深度强化学习的无人机实时航迹规划

随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明：SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

基于TCP/IP协议的无人机IFFC系统仿真

为了提高无人机自主飞行、自主攻击的能力,设计一种整体式的无人机综合火力/飞行控制系统(IFFC系统),并对激光制导炸弹模态下的系统进行数字仿真.系统基于Winsock的TCP/IP协议的C/S模式,在服务器上完成无人机火控解算、火飞耦合器设计,在客户端设计基于PID算法的飞行控制模块.火控系统根据飞行状态和目标信息实时计算炸弹可达区域,瞄准距离误差经过火飞耦合器形成航向和俯仰控制命令反馈给飞控系统,驱动载机消.除瞄准误差,实现闭环控制.实验结果表明,无人机的瞄准速度和攻击精度都有所提高,为进一步开展自主式UAV的研究打下基础.     

无人作战飞机对地攻击火/飞耦合控制器设计

针对实现无人机对地攻击构建攻击综合火力/飞行控制系统的关键问题,提出设计一种以耦合控制器结构完成现有分离的火控系统和飞控系统的综合.由火控系统解算出无人机对地攻击的攻击区和投弹区并生成参考攻击轨迹,耦合控制器根据参考攻击轨迹,控制无人机进行参考攻击轨迹跟踪.设计耦合控制器综合控制策略,避免了因纵向通道和横侧通道交联带来的控制误差;设计耦合控制单元,完成舵机和副翼的偏转量的解算.仿真结果表明:该耦合控制器能根据目标位置较好的完成控制量解算,控制无人机进行轨迹跟踪,实现对地攻击.     

无人机编队飞行控制仿真研究

借鉴Agent体系结构,研究无人机编队的控制结构。建立以编队中僚机航迹坐标系为参考坐标系的长机与僚机的相对运动模型,考虑到工程应用实际,利用PID方法通过调整僚机与长机的相对距离进行队形保持控制。地面控制站利用Creator和Vega作为三维视景仿真的开发工具,MapX和GMS进行无人机状态监控功能的开发,从而实现三维视景显示编队控制情况,二维数字地图和仪表显示单个无人机的飞行状态。     

基于动态逆的无人机机动控制律设计

针对现代无人机机动性的需求,基于动态逆系统理论,提出一种适合小型无人机机动指令跟踪的非线性控制方法,分别设计了慢变量和快变量动态逆控制律,并通过对无人机航迹倾斜角的实时导引控制,进一步提高无人机的整体机动性.仿真结果表明,基于动态逆的航迹倾斜角反馈控制能够达到期望的机动效果,具有良好的指令跟踪性能.该控制律可应用于无人侦察机规避高空障碍,具有重要的现实意义.     

小型无人机控制逻辑建模及仿真

无人机的飞行轨迹具有明显的分段特性,且在各飞行段内其飞行状态和控制方式有明显的区别。针对这一特点,可以通过建立飞行全过程的控制逻辑模型实现对无人机的监控任务。Stateflow是一个基于有限状态机理论的图形化离散事件仿真环境,可以用于控制逻辑建模。利用Stateflow建立了某小型无人机飞行全过程的控制逻辑模型,为无人机的控制逻辑建模提供了新的设计方法。通过对所研究的小型无人机非线性系统模型进行仿真,验证了所建立的控制逻辑模型的正确性。     

无人机伞降回收系统设计与实现

对无人机伞降回收系统的组成及工作原理进行研究，在此基础上依据无人机总体要求对回收系统进行详细设计，综合考虑系统开伞动载、稳降速度及回收减震等要求，系统采用减速伞引导、主伞收口及减震气囊缓冲的回收方式，通过仿真分析及实际飞行试验验证，系统设计合理可行，满足无人机回收要求。     

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。     

欠驱动无人艇自适应滑模航迹跟踪控制

为便于航迹跟踪控制器设计和分析,引入坐标变换,建立典型的欠驱动无人艇数学模型;建立以航迹上自由点为原点的Serret-Frenet坐标系,实现对航迹跟踪误差变量的描述;通过将航迹参数的更新律作为一附加控制输入,实现了无人艇航迹跟踪控制系统由欠驱动向全驱动控制的转变,并利用改进视线导引算法实现了对无人艇位置的跟踪控制;考虑海流等外界扰动的影响,采用滑模自适应技术分别设计了无人艇航向和航速控制算法,实现了对航向角、纵向速度跟踪误差的镇定;基于李雅普诺夫理论和级联系统理论证明了航迹跟踪控制系统的一致半全局指数和一致全局渐进稳定性。仿真结果表明:所提出的控制算法可在一定程度上处理海流等外界扰动,跟踪效果良好,并且克服了角速度持续激励问题,能够同时实现对直线和曲线航迹的跟踪。