无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。     

基于路径规划的无人机飞行冲突解脱技术

在无人机与有人机共用空域时,随时可能发生飞行冲突,应当有一种可靠的冲突解脱技术,保证无人机的空域运行安全。为此,构建了基于正三角形栅格法的空域运行环境,改进了以往十字栅格环境规划动态路径的缺陷;提出了基于空间分割的改进蚁群算法,提高了算法的寻优性能与路径规划能力。最后结合ADS-B系统的工作原理,在利用卡尔曼滤波对ADS-B信息进行修正的基础上,设计了无人机冲突感知的技术方案,并用实时的路径重规划技术实现飞行冲突的解脱。最终的仿真实验验证了飞行冲突解脱技术方案的有效性,可为未来无人机的空域运行技术提供一定的理论参考。     

基于察打任务的无人机作战效能评估

首先根据时敏目标打击的特点,分析了察打任务模式下的察打一体无人机的作战使用。然后对评估体系中察打一体无人机的侦察能力与打击能力相关性进行了分析,同时将任务可执行度作为无人机效能评估的一项动态权衡标准,建立了基于察打任务的无人机效能评估模型,并基于效能指标体系建立了各分项模型。最后通过算例验证了模型的可行性。     

基于i.MX6无人机视频码率受控的压缩系统设计

针对无人机数据链视频数据信道带宽受限要求,采用飞思卡尔i.MX6的嵌入式视频处理硬件平台,设计无人机视频H.264压缩码率受控系统,解决压缩编码的运动估计搜索范围、最大关键帧间距问题,在数据传输中采用SPI接口缓冲区码率控制机制,控制系统SPI输出码率受限的设计。实验测试表明,设计的视频处理系统视频压缩数据受控,可根据无人机无线信道设计要求,完成无人机视频压缩编码码率可控视频传输。     

无人机系统控制站操作容错控制技术

通过对国内外无人机系统控制站操作容错技术发展现状及大量实际飞行操作经验的总结和分析研究,明确了现阶段无人机控制站操作容错控制技术主要涵盖了操作软件容错、控制站面板容错和操作界面布局容错等三个维度的核心问题。并从设计依据和原则入手,提出了无人机系统控制站操作容错设计的要求,分别针对软件容错设计、面板容错设计、操作界面容错布局要求进行了分析,可为无人机控制站操作容错设计提供有益参考。     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型,在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上,给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略,并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法,利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型,得出了无人机优化配置和任务规划方案,最后分析了模型算法存在的某些不足,提出了模型改进的方向。     

军用无人机目标特性综述

军用无人机作为一类典型的空中目标,分析其目标特性有着重要的军事意义和技术价值。为系统介绍军用无人机的目标特性,从应用和设计的角度分析探讨了其作战使用、结构、飞行和电磁辐射等特性的基本特点,可为工程设计与使用人员提供参考。     

基于SOPC技术的无人机飞控系统硬件平台设计

提出了一种基于可编程片上系统(SOPC)技术的无人机飞行控制系统硬件解决方案.控制系统核心为单片FPGA芯片,处理单元采用了多个高性能32位嵌入式NiosⅡ处理器来并行处理数据.利用VerilogHDL硬件描述语言在FPGA芯片内部编写了包括图像预处理、姿态预处理、逻辑控制系统等设备.和传统的无人机控制系统相比,得益于采用SOPC技术带来的高度集成性,控制系统保证了在具有很强的数据处理能力的同时拥有较小的体积和较低的功耗.     

无人机集群协同控制技术综述

协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。