瑞典新型无人机要上舰

作为一个有着70余年悠久历史的世界级知名企业，瑞典萨伯航空系统公司长期以来一直从事着固定翼飞机的研制和生产。随着无人作战飞机的蓬勃兴起，萨伯公司在20世纪90年代末期开始从事无人机技术的验证和研发工作，先后通过SHARC项目和FILUR计划陆续掌握了无人机自主飞行和隐形设计的核心技术。     

基于模糊推理的无人武器健康评估方法研究

针对某无人鱼雷武器系统,以武器发射角度选取可自主监测并可量化的特征参数,首先对单个特征参数预处理及分析;然后采用模糊推理方法评估发射通道的健康度,从而指导无人鱼雷武器使用或维保.并结合工程数据,仿真验证该方法对无人鱼雷武器系统健康评估具备有效性,同时对其他无人武器使用也具有参考和应用价值.     

地面目标特征识别与无人飞行器位姿估计

针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

四轮独立驱动无人车的动力性参数设计仿真

四轮独立驱动无人车的轮毂电机功率、蓄电池容量与组数以及无人车续驶里程等参数的匹配设计是无人车研制过程中整体设计的一个难点和重点,需要通过无人车运动学和动力学分析进行确定,既要满足可行性又要具有很好的可靠性。根据实际需要和动力性设计要求,在对无人车进行运动和动力学分析的基础上,通过理论计算得到动力性参数,然后通过ADVISOR软件建立四轮独立驱动整车仿真模型,对其动力性进行仿真。通过仿真,其最高车速、爬坡性能、加速性能以及行驶里程在不同的工况下得到仿真结果与理论设计的参数相吻合,验证了参数设计的合理性,为下一步无人车样机的制作以及进行整车运动控制研究具有重要实际意义。     

基于T-S模型的非线性系统主从控制器设计

针对同时具有输出和输入非线性的系统,通过中间虚拟控制量的设置,转化为两个非线性子系统的串联,从而简化系统结构并解决最终控制量不宜直接获取的问题。针对无人水面艇的航迹和横摇控制,设计了基于反演控制的从控制器,实现了输入非线性中虚拟控制量到舵角的映射,通过T-S模型将输出非线性系统,转化为线性时变系统,并考虑舵机的角度与角速度约束,设计了广义预测主控制器。该方法不仅简化了系统结构,同时仿真结果表明,所设计的主从控制器可以获得较好的控制效果。     

考虑浮绳联结的双无人船艇系统协同控制策略研究

针对青岛等海域浒苔泛滥成灾的问题,开展了由浮绳柔性连接两艘水面无人船艇构成的双无人船艇系统协同控制策略研究,通过双无人船艇系统清扫浒苔,并将其拖运至海岸.考虑系统中的无人船艇动力、浮绳力矩和水流产生的干扰力矩,建立了欠驱动无人船艇三自由度动力学模型,提出了基于距离的包含编队和跟踪两个模式的协同控制策略.双无人船艇系统作...     

单向拓扑下基于DMPC与改进APF的水面无人艇编队运动控制算法

多水面无人艇编队运动控制是多水面无人艇智能化的核心技术,也是当前研究的热点。重点讨论了编队部分成员无法获得编队平衡先验信息条件下的水面无人艇编队运动控制问题。首先,针对编队先验信息不平衡条件下无人艇编队保持困难的问题,将领航–跟随结构与分布式模型预测控制算法结合,通过设定通信优先级和单向拓扑结构,在分布式模型预测控制算法中引入假设状态空间和平衡状态空间,以实现部分跟随者无法获取编队平衡先验信息情况下的无人艇编队保持;其次,针对编队航行过程中障碍物规避安全性不足的问题,将改进的人工势场法与模型预测控制相结合,设计了无人艇自主避障控制器,提升了编队航行过程的安全性;最后,通过仿真平台对所提方案的可行性进行了验证。所提方法可以为进一步研究复杂环境下多水面无人艇编队运动控制提供参考。     

障碍环境下队形可变编队的路径规划方法研究

面向机器人编队探索和侦察等任务,系统期望保持队形以保障任务效能,但障碍环境下队形保持可能引起路径长度增加,甚至没有可行路径。为了综合考虑队形保持、路径长度及路径存在性,提出一种队形可变编队的路径规划方法,为编队跟踪控制提供一条全局参考路径。首先,分别依据个体的占据空间和编队的占据空间,对障碍进行两次膨胀,获得包含硬障碍和软障碍的路径规划构型空间。然后,在基于A*的路径规划框架下,构建包含路径长度和软障碍穿越距离的加权代价函数,以获得多指标权衡的路径。最后,不同权重对比试验表明,所提算法对不同障碍环境具有更好的适应性,通过权重设定能获得满足不同需求的可行解,可以为编队提供满意的全局路径。同时,随机场景测试试验验证了算法具有良好的鲁棒性。提出的编队路径规划方法可以引导机器人编队在复杂环境下更安全和快速地完成任务。