基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

一种无人地面车的轨迹跟踪控制方法

针对无人地面车辆经典轨迹跟踪控制方法的不足,提出了一种基于无人地面车辆运动学模型的轨迹跟踪控制算法。在算法中引入了位姿的纵坐标误差,以加快跟踪的逼近速度,并利用人工驾驶的思想,采用了一种位一姿交替控制的方法,使路径跟踪既准确又快速。仿真结果表明：该方法是有效的,且可使无人地面车具有更好的跟踪性能。     

移动机器人平台低成本自主导航系统设计与实现

定位、建图与轨迹规划是实现移动机器人在未知环境自主运动的核心技术,也是目前的研究热点。首先,针对未知环境建图和定位问题,设计一种基于视觉的低成本导航方案。该方案利用深度相机获取未知环境信息,构建环境地图,并基于ORB-SLAM2算法完成自身定位。其次,为保障移动机器人运行平稳性,设计了一种A*优化方案。该方案结合轮式机器人运动特点,对传统A*算法的节点扩展过程进行优化,并通过改进搜索算法的碰撞检测部分实现地面移动平台的三维避障功能,同时基于B样条曲线完成轨迹平滑。最后,在移动机器人实验平台上完成自主导航系统部署并进行实验验证。实验结果表明,系统单次规划所需时间在10 ms以内,建图平均误差为0.14 m。此外,所提自主导航系统所需硬件设备简单,便于快速部署,具有广阔的应用前景。     

UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术

研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。     

基于运动模式的船舶轨迹分段压缩算法

为解决当前船舶轨迹分段与压缩过程中轨迹细节丢失、运动模式不清及运动特征难以提取等问题,首先通过分析船舶运动的特点,在Stop-Move模式的基础上,提出了基于Stop-Turn-Line三种基本运动模式的船舶轨迹表示方法,并设计了轨迹运动模式检测与分割算法。然后,采用Java语言实现了该算法;并利用真实船舶轨迹数据集进行了测试。实验结果表明:该算法能够在较好保留运动模式及特征的前提下对船舶轨迹进行高效分段和压缩,可为基于海量船舶轨迹数据的查询、显示、分析及挖掘等提供良好的基础。     

基于模糊控制的6×6滑动转向无人地面车辆轨迹跟踪控制算法

针对滑动转向无人地面车辆的轨迹跟踪控制问题,考虑其横向运动不可控的特点,采用解耦设计方法,对车辆沿x轴的纵向运动和绕z轴的旋转运动分别进行控制,根据模糊控制理论,设计了包括车辆纵向速度模糊控制器和偏航角速度模糊控制器在内的轨迹跟踪控制器.为确保运动平稳,防止车轮打滑,引入了受限控制策略,对纵向速度和偏航角速度进行PD闭环控制,保证车辆运动所需的总的纵向驱动力和偏航扭矩,并采用平均分配的方法将纵向驱动力和偏航扭矩分配为6个车轮驱动扭矩命令值.通过RecurDyn软件建立了车辆虚拟样机动力学模型,并采用联合仿真的方法对所提算法进行了仿真,结果表明该算法是有效的.     

虚拟人手臂操控规划路径优化算法研究

针对狭窄通道中虚拟人手臂操控可拆卸单元的运动路径质量较低的问题,提出了一种约束条件下高维空间中的路径优化算法。该算法采用双向增量扩展RRT算法并结合虚拟人手臂的前向运动学策略快速规划一条初始路径。在运用修剪算法移除冗余位姿点的基础上,以一定的步长进行线性插补使路径有效,然后设计了一种位姿点间隙增大算法来增大路径间隙,并通过路径修正来保证其有效性。迭代运行位姿点间隙增大算法和路径修正可使路径间隙持续增大。仿真实验表明:路径优化算法能够规划出狭窄通道中虚拟人手臂操控规划的高质量路径。     

基于轨迹聚类的运动趋势分析

在军事应用中,群体目标的轨迹运动趋势在一定程度上反映了其作战意图。为此,提出了一种利用轨迹聚类来提取轨迹运动趋势的方法。该方法的计算过程包含轨迹划分、轨迹聚类及运动趋势提取三个阶段。在轨迹划分阶段,针对转向角大小不易确定的问题,提出了利用最小描述长度准则来确定转向角的方法;在轨迹聚类阶段,对TRACLUS算法的距离函数作了相关改进,该距离函数能更好地表达有向轨迹片段之间的距离。最后,进行了仿真实验,实验结果证明了该算法的合理性。     

自组织模糊控制的自动泊车路径跟踪控制器

针对自动泊车路径跟踪控制非线性和时变性的特点,提出了基于自组织模糊控制的路径跟踪控制算法。依据车辆的运动学模型规划出一条基于正弦函数的泊车轨迹曲线,设计了具有学习机制的自组织模糊控制器进行泊车路径跟踪控制。仿真实验表明,自组织模糊控制器有效地解决了自动泊车的控制问题,该控制系统跟踪误差小,响应速度快,控制效果优于常规的非线性输入输出反馈线性化控制器。     

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。     

基于Legendre伪谱法的UGV避障路径规划

针对传统优化方法不易解决含有复杂动力学约束的路径规划问题,提出利用勒让德伪谱法(Legendre Pseudospectral Method,LPM)对地面无人驾驶器(unmanned ground vehicle,UGV)的避障路径规划进行研究。通过建立UGV的动力学模型和障碍物模型,整合了基于LPM的路径约束条件。最后应用以LPM为基础开发的MATLAB插件包DIDO,计算得出了优化路径。仿真实验中以UGV移动路径规划为例,设计实现了UGV的避障规划。仿真结果表明此方法具有较快的计算速度和准确性。     

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.     

基于CPSO算法的海空跨域无人航行器集群协同作业路径规划

针对海空跨域无人航行器集群在复杂水域环境下协同作业以追踪水下目标的任务,提出一种基于协同粒子群(CPSO)的协同作业路径规划算法.考虑不同无人航行器集群特性优势,合理分解并分配远距离追踪水下目标任务过程,并利用CPSO算法进行路径规划.在CPSO算法中,首先为无人机(UAVs)集群规划飞行路径,UAV飞行过程中探测水面...     

基于路径规划的虚拟人上肢可触及性检查技术

针对目前虚拟人上肢可触及性检查操作烦琐、效率低的问题,提出一种RRT（Rapidly-exploring RandomTree）算法与逆向运动学算法相结合的路径规划方法,通过检测可行路径是否存在来实现人体上肢可触及性检查。给出了该方法的具体流程和关键问题的解决策略,并基于Jack软件进行了实例验证。     

地磁仿生导航的多目标进化搜索算法

针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

某新型远程AUV的视景建模及可视化仿真研究

在某新型远程自主水下航行器（AUV）的几何空间坐标方程和运动学数学模型的基础上,根据该新型AUV的组成和物理特性完成其在虚拟场景中的三维模型构建。该模型不仅可以准确反映AUV的各项物理参数和真实尺寸,而且可以在数学仿真的同时实现模型仿真的可视化,更加直观、生动和实时地反映AUV的位姿状态以及巡航、悬停和目标跟踪等过程。     

有虚拟势能点的编队控制策略

针对人工势能场方法容易陷入局部极值的缺陷,提出了有虚拟势能点的避障算法.该算法在编队进入对队形影响较大的复杂环境中引入额外的虚拟势能点,利用虚拟势能点的作用力使智能体脱离局部障碍物陷阱,进行队形重组,提高了编队队形保持能力;编队运动通过不同的地形时,队形变化程度不一,单一队形控制方法难以在各种环境下保持高效性、有效性,...     

水下滑翔机建模与纵向运动控制

水下滑翔机是一种浮力驱动的新型水下航行器,其特殊的驱动方式和结构特点增加了建模和控制分析的复杂度。为获得准确有效的水下运动控制方法,通过滑翔机运动学和动力学分析,建立了较为完善的三维空间数学模型,并进行了合理的假设和简化,得到纵平面内小扰动线性化模型。在此基础上,运用了线性二次型最优控制理论设计了LQR调节器,分析系统对于控制指令的跟踪响应情况。最后针对滑翔机的纵平面运动进行了仿真分析,仿真结果显示,LQR调节器有很好的干扰抑制能力和指令跟踪性能,并准确地描述了纵平面内滑翔机的运动特性。