旋翼无人机的多机协同自主探索决策技术综述

随着探索场景复杂性与任务要求不断提高,多机协同自主探索的研究受到越来越多的关注。其中旋翼无人机凭借其敏捷特性,常被用于复杂小范围场景的自主探索任务,对协同探索系统的实时性与自主性具有更高要求。聚焦于旋翼无人机的多机协同探索系统,并重点关注未知环境探索策略以及多机任务分配策略,对当前决策技术的研究进展进行了介绍并对其特点进行分析总结。将未知环境探索策略归类为基于边界、采样以及两者结合的方法进行介绍和对各自特点进行分析;将多机任务分配策略归类为基于市场、拍卖的方法,介绍了两类方法用于任务分配问题的建模过程,并重点关注协同探索工作在现实世界中的具体应用,特别针对考虑通讯限制的任务分配策略进行分析,分析了在限制场景下协同探索面临的挑战以及当前方法。最后,对多机协同探索技术的研究现状进行总结,并对未来研究重点进行了展望。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

一种改进的主从式协同导航技术研究

为提高传统基于测距信息的主从式协同导航定位算法中从艇的位置解算精度,将从艇间的测距信息作为量测值融入主从式协同导航算法,重新构建了系统状态方程和量测方程,采用了扩展卡尔曼滤波进行滤波解算。仿真结果表明,相比于传统计算方式,增加了从艇间测距信息的主从式协同导航算法可进一步抑制定位误差的发散,提高了从艇的导航定位精度。     

多雷达组网与协同探测关键技术研究

瞄准未来强对抗环境下雷达网作战任务需求,开展了多雷达组网与协同探测关键技术研究。首先,介绍了雷达网作战能力需求,其次,在雷达网传统树状层级结构基础上,给出新的雷达网分布式网络化体系架构,最后,研究了雷达网信息分发共享、情报融合处理、自主协同探测、系统反馈控制等关键技术。研究成果有助于促进多雷达组网理念更新与领域技术发展,为推动雷达装备和情报系统的迭代升级提供思路。     

协同空战制导优势模型研究

为解决多机协同空战中对导弹制导权移交时的制导机选择问题,建立了一种新的制导优势模型。分析了空空条件下制导优势的影响因素,主要包括机载脉冲多普勒雷达对目标的探测能力、雷达制导链路能力和导弹回传链路能力;根据不同态势下目标的雷达截面积和地杂波,采用探测概率建立了雷达探测优势模型;根据制导链路和回传链路接收的功率,建立了不同态势下的制导链路优势模型和回传链路优势模型;将前述三者优势聚合为制导优势模型。仿真实验证明了模型的合理性与有效性。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。