Adaptive augmentation of gain-scheduled controller for aerospace vehicles

This paper proposes an adaptive augmentation control design approach of the gain-scheduled controller.This extension is motivated by the need for augmentation of the baseline gainscheduled controller.The proposed approach can be utilized to design flight control systems for advanced aerospace vehicles with a large parameter variation.The flight dynamics within the flight envelope is described by a switched nonlinear system,which is essentially a switched polytopic system with uncertainties.The flight control system consists of a baseline gain-scheduled controller and a model reference adaptive augmentation controller,while the latter can recover the nominal performance of the gainscheduled controlled system under large uncertainties.By the multiple Lyapunov functions method,it is proved that the switched nonlinear system is uniformly ultimately bounded.To validate the effectiveness of the proposed approach,this approach is applied to a generic hypersonic vehicle,and the simulation results show that the system output tracks the command signal well even when large uncertainties exist.     

卫星自主定轨中轨道摄动仿真

本文针对组合大视场星敏感器卫星自主定轨方法,建立了地球非球形摄动下的广义卡尔曼滤波仿真模型,滤波过程采用了新的改进算法。通过计算机仿真,说明该自主定轨方法具有很高的位置、速度均方误差估计精度且算法是收敛的。计算给出了一日内的卫星轨道,反映了在地球非球形摄动下轨道的变化情况,且对轨道面的进动进行了计算。     

多无人机自主编队协同制导技术的概念、设计和仿真

现代防空技术的迅速发展使得制导武器的突防效果大大下降,多飞行器自主编队协同制导技术成为提高未来制导武器作战效能的关键技术之一.定义了高动态自主编队协同制导技术的概念体系;提供编队队形生成、队形保持和控制、协同导航与航路规划、目标协同捕捉与动态分配、协同末制导等关键技术的框架结构和设计方法:并设计了适用于自主编队协同制导技术的无线自组织网络结构和组网协议,实现高动态环境下信息的互联、互通和互操作,且节点具备自主管理能力和容错能力;通过所构建的多UAV自主编队协同制导验证演示系统验证表明,系统的框架结构和设计方法有效,系统性能满足技术指标要求.     

辅助自动着陆技术

对提出的基于机器视觉辅助的无人驾驶飞机自动着陆的导航方法进行了误差分析.系统传感器是安装在光电跟踪平台上的双目摄像机,用以得到无人驾驶飞机的位置信息.图像处理部分主要使用了图像的模版匹配、轮廓提取、角点检测等处理方法,从图像中获得特征区域的中心,利用解析几何的知识求解出无人机进场着陆段的位置参数.通过仿真试验,对文中所提出的图像处理方法的引导精度进行了误差分析,证明了算法的可行性.     

攻击型无人飞行器自主控制技术研究综述

针对现代防御技术的发展,迫切需要实现攻击型无人飞行器(AUAV)的自主控制,提高其自主水平和智能程度。结合国内外的发展现状,对AUAV自主控制问题进行了阐述。首先介绍了自主控制的概念,并给出了无人飞行器自主水平的层次划分;然后分析了AUAV自主控制存在的问题,提出了相应的解决方案,分析了其中的关键技术和研究现状,主要包括系统结构、图像融合和动态重规划;最后对AUAV自主控制技术的研究方向进行了展望。     

Safety-Critical Optimal Control for Autonomous Systems

This paper presents an overview of the state of the art for safety-critical optimal control of autonomous systems. Optimal control methods are well studied, but become computationally infeasible for real-time applications when there are multiple hard safety constraints involved. To guarantee such safety constraints, it has been shown that optimizing quadratic costs while stabilizing affine control systems to desired(sets of) states subject to state and control constraints can be reduced to a sequence of Quadratic Programs(QPs) by using Control Barrier Functions(CBFs) and Control Lyapunov Functions(CLFs). The CBF method is computationally efficient, and can easily guarantee the satisfaction of nonlinear constraints for nonlinear systems, but its wide applicability still faces several challenges. First, safety is hard to guarantee for systems with high relative degree, and the above mentioned QPs can easily be infeasible if tight or time-varying control bounds are involved. The resulting solution is also sub-optimal due to its myopic solving approach. Finally, this method works conditioned on the system dynamics being accurately identified. The authors discuss recent solutions to these issues and then present a framework that combines Optimal Control with CBFs, hence termed OCBF, to obtain near-optimal solutions while guaranteeing safety constraints even in the presence of noisy dynamics. An application of the OCBF approach is included for autonomous vehicles in traffic networks.     

面向自主飞行器的嵌入式计算平台

基于模型的设计方法是目前嵌入式控制系统开发与设计的主流方法,而对嵌入式控制系统模型及其代码正确性的检验是亟待解决的问题。基于平台的设计理论,提出一种面向自主飞行器的嵌入式计算平台,该平台以基于模型的设计方法实现对复杂实时控制系统建模,并且在同一框架下完成模型到代码的自动生成以及对实时控制系统进行不同粒度的检验,即X在环仿真,包括模型在环仿真、软件在环仿真、硬件在环仿真。该平台的提出为嵌入式实时控制系统的开发与设计提供了建模及模型检验的一体化环境,提高嵌入式实时控制系统的开发效率。     

虚拟道路车辆编队算法研究

针对车辆编队在虚拟场景道路上运动的问题,提出了基于目标点的虚拟道路车辆编队鼻法.根据跟随车辆当前的位置、方向和目标点的位置信息,利用两点二次函数插值计算车辆遍历孰进.论述了车辆编队在直线道路上运行的原理,以此为基础研究了车辆编队在弯道上运行的原理,利用安全距离,行使最小安全距离和车辆在弯道上运行时速度与曲率的关系,计算弯道上车辆的运行速度和方向.并以二辆车的编队仿真实验验证了该算法的可行性.     

基于小波-UKF的自主光学导航方法研究

利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,进行了自主光学导航方案的设计.利用小波分析对观测信息进行预处理,滤除了它所包含的高频噪声,为UKF（Unscented Kalman Filter）滤波过程提了更为平稳的观测信息,并与UKF滤波进行比较,通过仿真验证了该算法的优越性.     

一个新自治混沌系统的动力学分析

提出了一个新的三维连续自治混沌系统.该系统含有4个控制参数,2个不同的非线性乘积项,并且方程式中含有指数形式的非线性项e(dz).利用理论推导、数值仿真对系统的基本动力学特性进行了分析,通过分岔图、Lyapunov指数图、Poincaré映射和相图等分析了控制参数变化时,系统动力学行为的变化.结果表明该新系统不但和Lorenz系统族有类似的性质,而且又呈现不同的非线性特征.     

虚拟角色的一种自主运动路径规划方法

虚拟角色的路径规划是动漫游戏的一个重要课题,如何建立高效的路径规划方法仍是一个热点话题。提出了一种基于感知记忆的路径规划方法,该算法包括全局路径规划、局部路径规划和记忆模块。全局路径规划是根据已知的路径建立的,提出了拥堵系数和容忍度的公式;而局部路径规划是根据局部感知建立的,虚拟角色能够依据局部路径规划探索一个未知环境,全局路径信息记录在记忆模块中。构造了一个包含虚拟角色的三维迷宫,实验结果表明,根据前面探索信息建立的全局路径规划是有效的。     

关于一类N车探险问题的有效算法

研究一类具有N车形式的探险问题.该问题要给出N辆车的行驶顺序,使得在该顺序下,N辆车中至少有一辆车的行驶距离最远.通过建立模型,将原N车探险问题转化为一个关于N辆车的行车顺序的排序问题,该排序问题对应指数时间的复杂度.从两车情况入手,给出了两车探险问题的行驶距离最远的判定条件,并推广得到N车情况下探险问题的一个特例,给出该问题在特例情况下的有效算法,并证明了该算法可以求得特例的精确最优解.最后给出了计算实例.     

无人机自主精确着陆控制律设计及仿真研究

将无人机对理想着陆轨迹精确跟踪能力和抗干扰能力的要求分开考虑,从精确输出跟踪和鲁棒性两个角度综合自主着陆控制律.针对着陆过程中动态方程的非最小相位特性,利用在线稳定逆产生用于着陆轨迹精确跟踪的前馈输入和状态参考轨迹.将建模误差等不确定性和外干扰看成为广义干扰,利用一个构造性的非线性干扰观测器对其进行观测.在干扰观测器的基础上设计滑模控制器对状态参考轨迹跟踪的误差系统进行鲁棒镇定.仿真结果表明,设计的自主着陆控制律能精确跟踪理想着陆轨迹,并有很好的鲁棒性和抗干扰性.     

Q-Learning-Based Target Selection for Bearings-Only Autonomous Navigation

This paper presents a Q-learning-based target selection algorithm for spacecraft autonomous navigation using bearing observations of known visible targets. For the considered navigation system,the position and velocity of the spacecraft are estimated using an extended Kalman filter(EKF) with the measurements of inter-satellite line-of-sight(LOS) vectors obtained via an onboard star camera.This paper focuses on the selection of the appropriate target at each observation period for the star camera adaptively, such that the performance of the EKF is enhanced. To derive an effective algorithm,a Q-function is designed to select a proper observation region, while a U-function is introduced to rank the targets in the selected region. Both the Q-function and the U-function are constructed based on the sequence of innovations obtained from the EKF. The efficiency of the Q-learning-based target selection algorithm is illustrated via numerical simulations, which show that the presented algorithm outperforms the traditional target selection strategy based on a Cramer-Rao bound(CRB) in the case that the prior knowledge about the target location is inaccurate.     

一种自主水下航行器路径规划算法

提出了一种自主水下航行器穿越雷区的路径规划算法。将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划两个部分,建立了水雷分布的Voronoi图,采用遗传算法规划出初步的全局最优路径。自主水下航行器按照全局最优路径航行时,利用前视声纳作为探测仪器。根据所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计出一个模糊推理系统(FIS)求解其避障角度,完成局部路径规划。仿真结果表明了这种算法的有效性。     

SR-UPF在探测器自主光学导航中的应用研究(英文)

提出了一种用于探测器在巡航段的自主光学导航方案,该方案利用光学导航相机以及星敏感器,通过测量星光信息以及天体边缘的信息,得出了探测器的相对位置.在此基础上针对导航系统状态方程和观测方程的非线性问题,提出了SR-UPF(Square-Root Unscented Particle Filter)算法,该方法将平方根UKF滤波和粒子滤波有机结合起来,可更好地提高自主导航系统的准确度和可靠性.通过数学仿真表明改进的算法与原UPF算法相比,收敛速度更快,滤波精度更高.     

跟踪-微分器在自主巡航系统中的设计与应用

针对自主巡航控制系统中纵向车间距的滑模控制提出了利用跟踪——微分器为控制系统提供加速度信息,提高控制系统响应特性的方法。理论分析和计算机仿真结果表明跟踪——微分器能够很好地跟踪车载毫米波雷达测量的速度信号并同时准确地给出加速度信号,性能良好且设计过程简单。     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.     

水下机器人自主控制系统的设计与实现

水下机器人(简称AUV)的自主控制系统起着相当于人类"大脑"的作用,它是AUV的核心技术。本文在QNX操作系统下利用多线程技术设计并实现了AUV自主控制系统。介绍了AUV混杂系统结构和自主控制原理,给出了自主控制系统的多线程结构。设计了多线程同步模块,并与QNX消息传递机制相结合实现了AUV自主控制系统线程间的同步与通信。最后在半实物仿真平台上结合具体案例对自主控制系统进行了验证。仿真结果表明AUV自主控制系统能够正确协调各个线程自主完成使命。