再入机动飞行器最优轨迹设计与跟踪

提出了一种再入机动飞行器（maneuvering reentry vehicle, MRV）的最优制导与控制方案。针对MRV再入机动轨迹优化问题,提出了新的基于Gauss伪谱优化方法的分段优化策略;由产生的最优参考轨迹,生成系统的外环最优制导指令。接着利用轨迹线性化控制（trajectory linearization control, TLC）方法设计系统的内环控制律。基于MRV完整的非线性六自由度模型,仿真表明提出的再入轨迹优化设计方法是有效的,而且内环TLC控制器可以准确地跟踪外环的最优制导指令和最优轨迹,并对系统未建模特性和参数不确定性具有一定的鲁棒性能。     

基于滚动时域控制的再入轨迹跟踪制导律

为了提高再入制导的实时性和鲁棒性,设计一种标准轨迹跟踪制导方法。首先将参考轨迹的跟踪问题转化为轨迹状态调节问题,进一步转化为一个线性时变系统的最优控制问题;然后采用滚动时域控制结合基于间接Legendre伪谱法的最优反馈控制算法设计出一种易于在线实现的制导律。基于上述工作完成了亚轨道飞行器（suborbital reusable launch vehicle, SRLV）返回制导过程的3自由度数值仿真研究工作。数值算例说明,该制导方法在初始点状态存在较大范围偏差和气动参数存在较大误差的情况下具有良好的鲁棒性。     

临近空间无人飞行器再入轨迹快速优化及跟踪

为适应临近空间无人飞行器再入返回时高动态、强约束的特点,提出了一种轨迹快速优化方法:将再入参考轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并通过SQP方法求解.轨迹优化时将参考阻力加速度曲线表示成能量的分段线性函数,并通过推导得到航程预测和总吸热量的解析表达式,避免了传统优化过程中的积分计算,提高了优化速度.轨迹跟踪时采用反馈线性化方法得到制导律,并借助轨迹在线更新技术补偿跟踪误差,使得制导精度大大提高.     

基于遗传算法的RLV再入轨迹优化设计

飞行器再入轨迹优化是一类最优控制问题。传统的优化方法存在初始值敏感问题。利用小生境技术和精英方法改进适应值共享拥挤遗传算法,并将其用于RLV再入轨迹优化设计。以终端时间固定的空间最小控制能量再入轨迹和终端时间自由的平面最小热载再入轨迹为例,详细讨论了遗传算法用于再入轨迹优化设计所需要解决的一些关键问题。仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到全局最优解,对初始猜测值不敏感,能够方便用于RLV的再入轨迹方案选择和优化设计。     

基于伪谱方法的自适应鲁棒实时再入制导律研究

为了提高飞行器再入制导的鲁棒性和自适应性,将再入弹道跟踪问题转化为再入弹道状态调节问题,得到了一个LTV系统最优控制问题.在此基础上,利用基于伪谱算法的最优反馈控制算法,设计了一种便于在线实现的自适应鲁棒再入制导律.仿真结果表明,这种再入制导律对于再入点误差不敏感,具有良好的鲁棒陛.在气动参数模型存在较大误差的情况下,依然能够取得较高的再入制导精度.它不需要显示增益调度和积分,并且在不同情况下控制结构和参数无需改变.     

基于改进人工势场法的无人机航迹规划

针对传统人工势场(traditional artificial potential field, TAPF)方法在无人机航迹规划时航迹摆动幅度较大且容易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进人工势场法。首先在TAPF方法的基础上, 引入角度与速度调节因子, 模拟更真实的无人机飞行轨迹; 然后再引入辅助避障力, 实现避障的同时平滑轨迹; 最后对改进航迹规划算法与TAPF方法进行仿真实验。结果表明, 相较于传统算法, 改进后的航迹规划算法在航迹平滑性上有显著提升, 并且有效地避开了局部最小值点。     

基于奇异摄动的最优滑翔制导律

针对高超声速滑翔式再入飞行器轨迹优化和制导关键技术,设计了一种新型的最优滑翔制导律.首先,通过对再入飞行器运动学、动力学状态变量变化特点的假定,将其进行三个快慢时间尺度的划分;然后,应用最优控制理论分别求解三个不同时间尺度上的子问题,得到其解析解;在此基础上,基于奇异摄动方法,设计出具有闭环反馈形式的最优滑翔制导律;最后,对所求制导律的有效性进行了数学仿真验证.仿真结果表明:该制导律能在三维空间内导引/再入飞行器朝目标方向最远距离滑翔飞行;该算法得出的闭环解析解满足制导过程中实时计算需求,具有工程应用前景.     

基于动态人工势场法的路径规划仿真研究

基于工作环境中目标、障碍物、机器人均为动态的考虑,提出了改进的人工势场构建方法,将各物体的相对速度和加速度因素引入势能函数中.作用于机器人的虚拟力不但驱使其与运动的目标点暂时保持相同的位置,而且趋向于保持相同的速度和加速度,即相同的运动趋势,以达到动态跟踪目标的目的.基于MATLAB平台的仿真结果验证了本算法的可行有效性.     

基于人工势场法的虚拟人足迹规划

给出了一种基于人工势场法的虚拟人足迹规划方法。提出了一种足迹计算方法,通过计算势场力决定虚拟人的前进方向,计算得到虚拟人的足迹;设计了一种足迹分解方法,计算得到虚拟人大角度转弯时的足迹。运用该算法在固定及移动障碍物环境以及多人环境下进行仿真,模拟虚拟人前进方向随时发生变化的避障行走,计算虚拟人从初始点到目标点的足迹,也对大角度转弯情况进行了仿真。仿真结果证明了算法的可行性。     

带拖线阵的水面无人艇局部路径规划算法

针对带有拖线阵的水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)局部路径规划问题,提出了一种基于虚拟斥力场的改进人工势场法。首先,对USV和拖线阵进行建模,分析带有拖线阵USV的避障和缆阵有效张力过大问题;然后,通过增加虚拟斥力场改进人工势场法,在USV艇体有效避障的基础上,增加拖线阵位置安全裕度;最后,兼顾缆体的强度安全,实现带有拖线阵的USV整体有效避障。仿真和海上试验结果表明,所设计的方法能够综合保障USV及其拖线阵的航行安全。     

可重复使用运载器多约束鲁棒预测校正制导

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle, RLV)再入段常规约束、航路点约束、倾侧角速率约束和参数不确定问题, 提出一种多约束鲁棒预测校正制导方法。首先, 利用改进准平衡滑翔条件将常规约束转化为倾侧角幅值约束。其次, 提出基于二分法快速迭代确定倾侧角翻转位置的航路点制导律, 并将翻转速率约束转化为关于能量的约束, 引入预测校正的计算中。然后, 对于参数不确定鲁棒制导问题, 提出基于标称升阻比和能量剖面对迎角及横程误差走廊在线调整的策略。仿真实验表明, 在参数不确定情况下, RLV能够满足多约束条件和终端制导精度要求, 验证了方法的有效性和鲁棒性。     

基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划

针对传统人工势场法的障碍物附近目标不可达、存在局部极小点和振荡的问题对势场函数进行分析和改进,以保证目标点为势场的全局最小点。在动态势场中,引入是否陷入局部极小点的判断机制,并结合一种“沿目标方向90°移动”的方法来跳出局部极小点,实现多无人机编队的路径规划、协同避障和防碰撞。利用回归搜索法来对路径进一步优化。MATLAB的仿真结果显示,该方法有效地弥补了传统人工势场法的不足,提高了人工势场法的实用性。     

基于自适应分段势场法的多无人机航迹规划

为解决传统人工势场法在无人机进行航迹规划应用中易陷入局部极值、目标不可达与规划航迹曲率过大等问题，在分层势场法基础上提出了目标点处附加的第二局部引力场和由目标引力场组成的引力集合的方法。该方法克服了目标不可达和易陷入局部极值的缺陷，且在原有分层势场法中引入分段函数，提高了航迹规划效率，缩短了航迹长度。仿真对比了传统人工势场算法、对比算法一、对比算法二、本文提出的基于附加引力场和复合引力场的势场算法以及自适应分段势场算法。结果表明：自适应分段势场算法具有较好的有效性和较强的鲁棒性。     

“自寻”式导弹的中制导——对现有寻的导弹的改进

由于对“自寻”工作方式的日趋需要,我们建议将现有库存的导弹改进,使之具有中制导能力。一般寻的导弹是在寻的器跟踪到目标之后发射的;而“自寻”式(fire andforget)导弹则是对拦击点发射的,在飞行过程中寻的器跟踪目标,再进行寻的制导。从发射到寻的器跟踪上目标之间的制导称为中制导。中制导的飞行轨迹可以是任何曲线,但以直线为最佳。因为在跟踪上目标之     

再入飞行器的捷联制导工具误差分段补偿研究

针对再入飞行器的捷联惯性仪表误差模型不能满足“天地一致性”,导致了在地面试验环境下标定的仪表误差模型不是真实飞行环境下的误差模型。提出了按照再入飞行器的纵向过载变化大小对惯性仪表误差进行分段辨识和分段补偿的方法,以提高再入飞行器的制导精度。最后通过计算机仿真试验验证了此方法的正确性,为实际应用提供了理论依据。     

带拖线阵的水面无人艇局部路径规划算法

针对带有拖线阵的水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)局部路径规划问题,提出了一种基于虚拟斥力场的改进人工势场法。首先,对USV和拖线阵进行建模,分析带有拖线阵USV的避障和缆阵有效张力过大问题;然后,通过增加虚拟斥力场改进人工势场法,在USV艇体有效避障的基础上,增加拖线阵位置安全裕度;最后,兼顾缆体的强度安全,实现带有拖线阵的USV整体有效避障。仿真和海上试验结果表明,所设计的方法能够综合保障USV及其拖线阵的航行安全。     

基于道路势场的智能车辆机动驾驶控制算法

受机器人基于人工势场的路径控制方法的启发,在文献[3]的基础上,提出了车辆机动行驶控制机制。首先,定义了基于停车视距的车辆机动行驶动态目标位置;其次,依据人工势场建模原理构建道路势场;为了平滑车辆行驶路线,采用了贝塞尔（Bezier）曲线车辆轨迹拟合的方法;最后,针车辆系统是典型的非完整控制系统,特车辆运动学模型转换力...     

基于混合人工势场-遗传算法的移动机器人路径规划仿真研究

分析了人工势场模型存在的目标不可到达问题(GNRON)和由于局部最优解的存在而产生的死锁问题,提出了一种建立在改进人工势场模型上的基于遗传算法的最优路径搜索方法。仿真结果验证了本模型的有效性,能有效的解决由于人工势场模型缺陷而带来的路径规划问题。     

基于遗传改进协调场的移动机器人避障策略

针对在动态环境下移动机器人用传统人工势场法导航所存在的缺陷,在改进传统人工势场的基础上,引入协调向量,利用子目标点构建局部势场,并通过窗口滚动刷新子目标点实现全局优化,对运动过程中可能遇到的陷阱、抖动、实时避障等问题,提出了解决方案,最后利用自适应遗传算法对参数进行的多目标优化,经过仿真,证明了该策略的可行性和有效性。     

RLV末端能量管理段三维制导轨迹推演研究

研究了重复使用运载器(reusable launch vehicle, RLV)末端能量管理段(terminal area energy management, TAEM)三维制导轨迹推演算法。根据初始点和终点的位置、航向、动压,规划动压参考剖面和横侧向参考轨迹,采用基于高度的质点动力学方程推演生成符合过载、动压、终点位置和航向约束条件的三维制导轨迹。横侧向参考轨迹的设计可以分成两步：第一步,消除横向的位置误差,同时减小纵向的位置误差;第二步,消除纵向的位置误差。根据纵向位置误差大小,组合使用三种模态的轨迹予以消除,节省了计算量。仿真计算显示,三维制导轨迹推演算法具有快速、准确、对初始点位置和航向分布鲁棒性强的特点,为在线轨迹设计提供了基础算法。