一种新型多无人机系统体系结构的设计

针对多无人机系统(multi-UAV system)的特点和执行作战任务的需要,对多无人机系统的体系结构进行了初步研究,先提出功能需求和设计原则,然后给出一种新型多无人机系统体系结构的详细设计方案。在该体系结构下,所有的无人机物理上平等,没有哪一架无人机是不可缺少或不可替代的。该体系结构实现了在动态变化的战场环境下,无人机可以根据当前任务情况自主组建动态团队和子团队,无人机在团队框架下协作完成预定任务。团队中的无人机自主选举出团队领导,由团队领导对整个团队或子团队进行逻辑上的集中管理。最后对该体系结构实现中存在的几个问题进行分析并给出解决办法。设计过程表明,该体系结构能够满足所提出的功能需求。     

无人作战飞机操作员控制台仿真系统

首先对无人作战飞机操作员控制台仿真的总体方案进行设计,然后对操作员控制台仿真系统的各功能模块和逻辑结构进行了描述,并给出了仿真中基于可扩展标记语言的任务链模型。最后实现了操作员控制台指挥控制多架无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望。     

基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计

针对基于视觉的多无人机协同目标跟踪控制律设计问题,对无人机协同控制策略进行了研究。分别提出了两架及多架无人机协同速度控制律,使无人机能够动态调整速度,以较低速度跟踪目标。针对多架无人机提出了一种最小化各无人机到目标夹角误差平方和的夹角误差定义方法,提高了无人机协同效率。仿真实验验证了本文提出的夹角误差定义方法和协同控制律的有效性。     

基于面向服务的多无人机辅助决策仿真集成方法

在多无人机指挥控制中,建立网络中心的、可动态配置和访问的辅助决策系统,有助于多无人机系统的高层任务集成,加快作战行动的效率。给出了一种基于面向服务计算的多无人机辅助决策集成方法,实现了无人机指挥控制中分布式辅助决策服务平台,基于Web Services规范的分布式辅助决策服务的注册、发现和绑定机制,设计并实现了服务提供者、服务代理和服务请求者的逻辑结构和交互机制,能为多架无人机和多个地面系统的指挥控制提供辅助决策服务。通过综合仿真环境UAVSSE中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的辅助决策能够为多UAV指挥控制应用提供有效的决策服务,能够有效地支持网络中心环境中的多无人机应用的设计和实现。     

战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法

时敏目标呈现的持续时间和出现空间不稳定等特点加大了无人机编队任务分配难度,将影响无人机编队的任务执行效果。针对该问题,在Leader-Follower编队结构下提出一种多无人机时敏任务动态分配算法,实现战场环境下多架无人机对多个时敏目标的打击。该算法在时敏目标时间窗口约束下,通过综合评估目标威胁代价、距离代价、任务执行时间、毁伤能力和打击收益完成编队任务动态分配,保证了无人机编队打击多个时敏目标的效能最大化。仿真结果证明了该算法的有效性。     

国外无人机自主飞行控制研究

无人机自主飞行控制的研究属于飞行控制的前沿问题,其目的是实现无人机的自主飞行控制、决策和管理。由于其高度的复杂性和智能性,在理论和工程实际上尚处于起步阶段。结合近年来国外的发展状况和一些主要的研究成果,对无人机的自主飞行控制的研究进行了概述。首先介绍了自主控制的概念,然后分别探讨了无人机自主飞行控制中几个相关的关键问题,主要包括飞行中规划与重规划,自主飞行控制的分层结构,以及无人机自主着陆等问题,最后对未来的发展方向和面临的挑战进行了展望。     

基于VORONOI图的无人机空域任务规划方法研究

无人机任务规划系统对充分发挥无人机自主控制与飞行和自主执行任务的能力起着十分关键的作用。在分析VORONOI图的性质的基础上，以压制敌防空火力作战任务想定为背景研究基于VORONOI图的无人机任务规划技术，重点讨论了规划环境建模、航路代价计算和初始航路选择问题。最后对该方法进行了时间和空间性能分析。     

基于NMPC的无人机自主防撞控制方法

针对非合作条件下的无人机自主防相撞控制问题,在分析无人机与入侵飞机在三维空间几何关系的基础上,提出并证明了相撞冲突判决准则,定义最小间隔和剩余冲突消解时间衡量无人机与多入侵飞行器间的冲突紧急程度,建立了无人机自主防撞最优控制模型。基于非线性模型预测控制方法建立三维空间无人机自主防撞控制算法,运用剪枝搜索方法提高算法求解时效性。仿真实验表明,所提算法实现多无人机高动态环境下的防撞控制,能够有效降低无人机飞行安全威胁。     

车载多无人机协同多区域覆盖路径规划方法

针对小型无人机在区域信息采集中的优势,考虑到复杂多变的应用情景,提出一种面向大面积多区域覆盖扫描任务的车载多无人机协同模式。该模式中,车辆可作为无人机的移动基站,与多架无人机协同完成多个大面积区域的覆盖扫描任务。充分分析新问题特点后,建立了优化车辆地面行驶路径和多无人机协同空中飞行路径的0-1整数规划模型,提出了一种基于三阶段的智能优化算法,先后对多无人机区域覆盖路径以及车辆协同路径进行规划,快速构造可行解,而后基于自适应大规模邻域搜索算法对可行解进行优化。本文设计了包含8个目标区域的实际案例,验证了车载多无人机协同模式的优势和算法有效性,并进一步通过10个随机案例验证了算法性能。对比实验证明,车载多无人机协同模式在执行多个大面积区域覆盖任务上,相比车载单无人机模式能够显著缩短任务时间。     

通信距离受限下多无人机分布式协同搜索

针对无人机之间的通信距离受到限制的情况,提出了一种基于Voronoi图的分布式协同搜索策略.首先建立了环境、无人机、传感器、通信等的数学模型;然后设计了速度约束下各架无人机的控制律;在通信距离不小于两倍视场半径的情况下,给出了各架无人机利用通信距离之内的邻居信息计算各自视场范围内的Voronoi图区域及其质心的方法,并设计了通信距离受限情况下的搜索策略,给出了通信周期与采样周期不同步情况下的信息更新公式.仿真结果表明,该分布式搜索策略比贪婪搜索和随机搜索策略在降低区域不确定度上具有更快的收敛速度,可实现通信距离受限情况下的多无人机分布式协同搜索任务.     

多无人机集结问题分布式求解方法

针对多无人机协同对地打击的任务区集结问题,建立了基于一致性理论的分布式控制结构,设计了结合航迹规划与轨迹控制的策略以实现多无人机同时到达。以提高一致性算法收敛速度为目的,引入状态观测器,改进了含有虚拟Leader的一致性控制算法,并对新算法的收敛性和快速性进行了数学证明。仿真结果表明,本文的方法能够有效实现多无人机同时集结到目标位置,改进的算法具有更快的收敛速度。     

基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法

针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题,提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法.首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测,根据航拍图像目标特性,调整anchor参数和训练策略.同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像,实现多机图像坐标一致,并进行图像拼接.然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图...     

带信息素回访机制的多无人机分布式协同目标搜索

为了提高无人机对目标的搜索捕获能力和对不确定度较高的区域的回访能力,进而提高多无人机协同搜索效率,提出了一种带信息素回访机制的多无人机协同目标搜索方法。首先,建立了包含目标存在概率地图、不确定地图和数字信息素地图在内的环境感知地图及其更新机理,使得无人机对任务区域中环境和目标信息的感知更加全面和准确,为无人机在线自主地进行搜索决策奠定基础。其次,考虑到任务子区域的可控回访需求,借鉴信息素“释放-传播-挥发”的特性,设计了基于信息素的网格回访机制,来引导无人机对目标存在可能性较大的区域或者不确定度较高的区域进行回访搜索。最后,设计了基于环境感知地图的协同搜索决策性能指标,在分布式滚动时域优化框架下,建立了多无人机协同搜索决策方法。使用蒙特卡罗方法验证了无人机数量、传感器探测靶面半径、传感器性能对搜索效率的影响。对比仿真表明,信息素回访机制能够保证较强的遍历能力和回访能力,使得无人机能够尽早搜索到更多的目标,尽快地降低整个搜索区域的不确定度。     

基于智能Agent的无人机发动机的自主控制策略

利用智能Agent技术对自主飞行无人机发动机的控制进行研究。给出发动机控制Agent的分层结构。利用发动机领域专家的相关知识,提出了适用于小型无人机发动机自主控制的策略和协调算法。基于智能Agent技术的发动机实时控制系统能满足飞机爬升、巡航、待机、下滑俯冲等不同自主飞行阶段对动力系统的要求。针对飞行中动力及其它相关系统可能出现的异常状态,设计了相应的应急控制策略;并对发动机的正常工况实现了优化控制。通过十几架次小型无人机自主飞行试验表明该发动机自主控制策略的有效性。     

人机系统及其基本理论

人机系统的研究主要归结为人的行为和性能的研究。本文着重讨论和评述了人机系统研究人行为的基本理论,包括手动控制和管理控制;分折了当前人机系统研究所面临的问题及发展趋势。     

无人机战场环境感知与理解技术研究

战场环境的感知与理解是无人机实现规划、决策及控制的前提,是体现系统自主性关键特征的基础。首先分析了战场环境感知与理解的内涵,详细阐述了该技术的国内外研究现状。其次,设计了基于多机协同的环境感知框架,并结合自主控制等级分析了无人机战场环境感知与理解的技术体系,然后在此基础上剖析了当前制约无人机战场感知能力发展的各项关键技术。最后,对未来的发展趋势进行了展望。     

无人机协同中继过程中的路径规划与通信优化

通信网络是保证无人机在协同搜索时获取更多的战场信息,发挥协同作战优势的基础。主要研究多无人机完成通信中继任务过程中的搜索路径规划和通信性能优化问题。搜索路径规划的目的是确定未知地面移动人员具体方位并对其组网,以便无人机执行中继任务;而通信优化问题则是针对无人机中继过程中可能出现的通信中断、失真等问题,分析通信网络信息传输的路由选择,选取通信延时为性能指标,通过改变无人机的路径选择来提高通信网络的性能。仿真结果表明了本文实现通信中继和通信网性能提高的有效性。