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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。 相似文献
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针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。 相似文献
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提出了一种基于扰动观测器的弹丸协调臂电液伺服系统自适应滑模控制方法.设计干扰观测器在线观测系统扰动大小并进行补偿,从而有效降低切换增益;设计自适应律不断调整系统参数以适应对象变化,并采用一种映射自适应算法保证估计参数有界;为了加快趋近速率,设计了基于指数趋近律的滑模控制方法,保证在大阶跃情况下系统仍然能以较大的速度趋近... 相似文献
158.
针对传统动态武器目标分配模型以武器打击收益最大化为目标,考虑过于单一,并且现有智能算法在求解该模型存在收敛精度低的问题,提出一种非支配排序多目标鲸鱼优化算法(non-dominated sorting multi-objective whale optimization algorithm, NSMWOA)求解动态武器目标分配模型。首先为提高初始解的质量,引入2次logistic映射初始化种群,合并父代与子代个体,通过计算个体的非支配等级和拥挤度大小对个体进行排序,其次为筛选优秀个体,实验结果表明,在与NSGA-Ⅱ和MOPSO算法的对比中,非支配排序多目标鲸鱼优化算法函数测试中的得出Pareto前沿更接近真实Pareto前沿,寻优精度更高,在动态武器目标分配模型中,能够得出更优的分配方案。 相似文献
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为了实现RLPG的液体发射药自动加注,设计了其电液定量伺服加注系统。通过控制阀控定量缸中活塞位移实时调整无杆腔中发射药量,实际应用过程中,定量过程与复位过程、火炮发射过程无冲,可并行工作。针对电液伺服系统模型不确定性、非线性的特点,建立了其状态空间模型。为了改善滑模变结构控制的抖振现象,设计了该系统的模糊滑模变结构控制器。搭建了AMESim/Simulink联合仿真平台,在不同装药量下对系统进行仿真分析,结果表明,定量过程所需时间比RLPG发射时间与变装药活塞复位时间之和小得多,加注0.628 3 L液体发射药共需0.95 s;随着装药量增加,系统定量精度有所下降,但均保持在99.85%以上。 相似文献
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