基于运行状态识别的无人机航迹预测

无人机航迹预测对于无人机冲突检测、任务规划及异常管控至关重要。在很多情况下难以为无人机这种复杂系统建立精确的物理模型,给基于模型的滤波方法带来一定难度。为解决上述问题,提出一种基于运行状态识别的无人机高斯过程-无味卡尔曼滤波的混合估计方法。首先,利用运行状态识别机制将无人机运行数据分为不同数据段,以确定无人机实时状态并提高预测模型的适应性;然后,根据不同的运行状态,从航迹数据中学习高斯过程递归模型,将其作为无味卡尔曼滤波器的状态转移方程,以实现更高的预测精度;最后,利用动作捕捉系统采集的真实无人机运行数据验证了所提出方法的有效性,利用均方误差检验了方法的精确度。     

基于状态观测器的多无人机编队跟踪控制

针对一组欠驱动四旋翼无人机在编队飞行中仅有部分无人机可以直接获取领机状态信息的问题,提出了一种基于状态观测器的分布式有限时间编队跟踪控制策略.根据四旋翼无人机系统严格反馈的结构特点,将四旋翼无人机的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统,然后分别进行位置控制器和姿态控制器的设计.首先,考虑到在分布式的编队控制策略下,并非所有的无人机都能直接与领机进行通信并获取领机的状态信息.对每架四旋翼无人机分别设计分布式有限时间状态观测器估计自身与领机的相对状态信息,稳定性分析表明所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零;其次,在四旋翼无人机状态观测器观测结果的基础上设计了有限时间位置控制器,稳定性分析表明位置控制器能够在有限时间内实现对领机位置的稳定跟踪;然后根据位置环控制量解算出期望的姿态角,基于滑模控制方法设计了姿态控制器,稳定性分析表明各架无人机的姿态角能在有限时间内跟踪上期望的姿态角;最后,从仿真结果中能够看出所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零,即每架无人机的状态观测器能够在有限时间内观测到自身与领机的相对状态信息.从无人机飞行轨迹中能够看出各架无人机能够在有限时间内形成并保持期望的队形.     

基于模型预测控制的移动机器人户外导航方法

针对户外巡检、户外清洁、智能农业等户外场景对自主机器人的使用需求,设计了一种具有很强实时性和稳定性的移动机器人户外导航方法。移动机器人收到户外GPS航迹点后,使用激光雷达实时获取周边环境点云并构建局部栅格图,在栅格地图内使用基于路段走向改进的A-star算法搜索局部避障路径,最后设计使用模型预测控制器以跟踪避障轨迹。为了验证该导航方法的可行性,在仿真和户外环境下分别进行了对比实验,实验结果表明所生成的轨迹稳定平滑并能有效避障,模型预测控制器轨迹跟踪精度高、耗时短,实现了户外移动机器人高效率、稳定导航。     

基于状态观测器的非一致采样系统状态反馈预测控制

针对控制信号不等间隔采样的非一致采样系统,提出了一种基于状态观测器的状态反馈预测控制算法．通过提升控制信号,设计了输入、输出同周期的非一致采样系统的状态观测器,并且给出了提升控制信号前后观测器系数矩阵的关系．运用线性矩阵不等式方法,解决了无穷时域二次型性能指标下的优化问题,给出了状态反馈预测控制器存在的充分条件．仿真结果证明了控制算法的有效性．     

基于扩张状态观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机飞行控制中高不确定性、强耦合性、模型参数摄动等问题,提出一种控制方法,将无法精确建模的动态量及未知干扰量合并为扰动项,通过引入线性扩张状态观测器对扰动项的值进行估计,并结合反步控制器进行补偿,从而消除了未知扰动的影响,有效提升了四旋翼无人机的抗干扰能力。通过仿真对比验证了控制策略的有效性。     

基于联邦滤波的无人机组合导航系统设计

以高空长航时无人机为研究背景,提出了基于联邦滤波的捷联惯导/卫星导航/天文导航的组合导航系统方案,给出了组合导航系统的状态模型和量测模型,设计了联邦滤波器并开发了组合导航方案的仿真系统,对于两个子系统的导航性能和总体方案的导航性能分别进行了仿真分析,证明了方案的合理性和可行性,为进一步研究导航系统中故障诊断和容错控制提供了依据。     

二自由度状态预测控制

本文叙述,讨论用状态观测器作状态预测的纯滞后时间控制系统的构成,抗干扰性、鲁棒性,提出便于调整的二自由度状态预测控制用于直流电机调速系统中,由仿真比较可知能获得良好控制效果。     

基于LS-SVM的无人机费用预测

无人机费用预测是在装备研制设计阶段就必须考虑的重要问题。针对无人机费用预测小样本、具有不确定性等特点,提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machines)的无人机费用预测模型,并应用于研制费用、维修保障费用预测。应用结果表明,LS-SVM具有较高的费用预测精度。     

基于预测控制模型的一种状态空间实现

以受控自回归滑动平均模型和受控自回归积分滑动平均模型为研究对象，根据估计理论，利用参数递推方法，构造了广义预测控制的一种状态空间实现，从而避免了解Diophantine方程，大大地减少了预估算法的计算量，为控制系统的性能分析提供了便利条件，文末，对状态空间实现的可控与可观性加以了证明。     

基于扩张状态观测器的智能船舶循迹预测控制

欠驱动船舶循迹过程中受到时变多源干扰的影响,同时在航行转艏处易产生控制力突变现象.针对上述两方面的问题,文中将扩张状态观测器(ESO)与模型预测控制(MPC)相结合,提出了一种最优循迹控制方法.首先,设计了扩张状态观测器对时变多源干扰进行补偿并提供低频控制输入;其次,以优化船舶航行控制力为目标,设计了一种非线性MPC控...     

基于消息互联的无人机平台协同导航方法

 协同导航作为无人机集群平台的新导航方式,可充分利用各无人机间的消息互联融合所有平台的量测信息获取整个系统的最优估计。针对分布式协同导航算法估计精度低的问题,提出3阶段的协同导航方法,利用绝对导航输出信息作为协同导航的初始值,将相对导航输出信息作为协同导航的量测信息,构建协同导航滤波器,将各平台解算出的结果反馈到各平台自身的绝对导航,进而获取到导航信息的全局最优估计。仿真结果表明：提出基于消息互联的协同无人机集群导航方法可有效估计各无人机的导航信息,相较于传统的导航定位系统以及协同导航方法,具有更高的抗干扰性和稳定性,更能适应不同的复杂环境。     

风场扰动对无人机控制/导航影响效应仿真

为了全面、定量分析风场扰动对无人机控制/导航系统的严重影响,选取某型探测/侦察无人机作为典型代表,首先利用近60余年NCEP再分析资料,针对我国及周边地域,进行了低空风场建模（包括平均风速和湍动分量）和仿真再现;在此基础上,在Matlab/Simulink仿真环境中,构建了该无人机虚拟样机,包括动力学、控制、惯性/GPS导航等关键子系统,反映了其基本飞行品质和控制响应;最后,分别在理想和风场扰动条件下,进行了该无人机典型巡航/侦察任务的飞行仿真,得到了飞行航迹/姿态、控制响应等关键参数,通过对比分析,全面、定量评估了风场扰动对惯性/GPS导航系统的影响效应。结果表明：风场扰动对于无人机惯性导航系统具有较大的影响,所产生的积累误差随时间增加逐步增大,相比而言,基于GPS的控制/导航系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

基于扩张状态观测器的双旋弹丸舵翼转速预测控制

针对存在于固定鸭舵式弹道修正弹舵翼滚转系统中的参数不确定性和不确定性非线性问题,提出一种基于输出反馈型扩张状态观测器的直接模型预测控制方法.该方法以扩张状态观测器估计系统扰动并以前馈补偿的方式融入控制器设计,结合较精确的舵翼滚转模型实现滚转状态预测和控制.在转速更新时间间隔内对非线性参数进行线性化处理,将复杂的积分遍历运算转换为低阶函数直接求解问题,大幅度降低了运算量.仿真实验结果表明:该方法能快速准确地对状态和干扰进行估计,且与传统控制方法相比,具有精度高、响应快、抗干扰及参数变化能力强的特点.      

基于状态估计器的船舶动力定位模型预测控制

针对船舶动力定位系统实现精确控制所需的状态变量不完全可测问题,研究设计基于状态估计器的船舶动力定位模型预测控制器,以提高系统控制精度.基于MATLAB对有无约束及有无状态估计器的模型预测控制进行仿真对比分析.结果表明,基于状态估计器的模型预测控制可提高动力定位的控制效果,验证了该控制算法的有效性.     

基于Lyapunov导航向量场的无人机协同跟踪地面目标

针对多架无人机协同跟踪一个地面移动目标进行研究.通过基于Lyapunov导航向量场的航向控制使各架无人机收敛到位于目标上空的极限环,绕目标展开跟踪.进一步通过相位控制,使各架无人机均匀分布在极限环上,对目标进行协同跟踪.以3架无人机协同跟踪沿S型公路匀速前行的地面目标进行仿真.结果表明该方法能使无人机成功地完成协同跟踪任务.     

采用时延状态观测器的旋翼无人机自适应编队控制

针对无人机编队中的通信时延与工作引起的惯量变化,提出了一种基于时延状态观测器的旋翼无人机自适应编队控制方法。该方法利用编队结构参数确定队形,把编队控制转化为跟随无人机对虚拟无人机的轨迹跟踪;考虑精确的无人机动力学模型,并据此设计变时延状态观测器,对领航无人机的状态进行观测和补偿;针对补偿后的被控对象,设计自适应滑模编队控制器,并估计变负载工作状态下的质量和惯量。两组仿真结果表明:该方法对编队飞行中变质量变惯量行为的自适应误差小于6%,稳态时延状态的观测误差趋近0,体现出较好的控制精度和鲁棒性,具有很好的工程应用前景。     

基于局域网的网络状态预测

讨论了网络状态预测的意义及存在的问题 ,并分析了TCP协议中的通用网络状态估算法 ,针对其应用到具体局域网环境中时的不足之处 ,提出了平滑因子应该是时变的观点 ,并在此基础上给出一种新的用于局域网环境的网络时延预测算法 ,并给出实验数据进行比较分析     

基于增广状态空间法的稳定平台离散模型预测控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题,提出了将增广状态空间模型与模型预测控制相结合的稳定平台离散预测控制算法,以提高平台系统的控制精度和稳定性.建立了带摩擦的稳定平台广义被控对象的数学模型,以增广形式的状态空间模型为基础,结合滚动时域控制原则,通过对稳定平台离散模型的状态空间形式进行增广变换,设计了增广状态空间模型下的预测控制器.仿真结果表明,稳定平台预测控制系统保证了钻井工程对控制精度和动态特性的要求,并且对有摩擦干扰力矩及模型参数摄动具有较强的鲁棒性.     

状态耦合大规模系统的分布式预测控制

研究带有状态耦合的大规模系统的分布式预测控制,这类大规模系统一般可由若干子系统构成。在每个子控制器中均考虑其他子控制器的状态轨迹,这些状态轨迹的假设值可基于历史数据获得。为限制各子系统假设预测轨迹和真实轨迹之间的不确定性偏差加入了相容性约束,并通过在线收紧此约束使得其带来的保守性更小;为消除不确定性偏差,通过对未来轨迹约束的逐步收紧保证物理约束在未来时刻均被满足的;针对真实系统在线优化性能指标,具有更优的控制性能。最后,采用3个弹簧-阻尼小车子系统相互连接而成的系统,通过与已有算法比较,得到了文中算法的计算量更小,控制性能更优的结论,证明了所提方法的有效性。     

基于Mission Planner的无人机自主导航测量系统设计与实现

针对目前测量工具价格较为昂贵、测量手段多采用人工采集的方式,设计一款基于Mission Planner开源地面站和全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)相结合的无人机自主导航测量系统。该系统由四旋翼无人机、APM(advanced power management)控制器、Mission Planner地面站和PPK(post processed kinematic)后差分系统构成,共设计手动和自动导航两种控制方式。自动导航模式中可通过Mission Planner地面测控系统的地图模块、数据交互模块,实现无人机按照设计预设航线进行飞行,并获取目标点的空间三维坐标。通过GNSS-BDS/GPS系统定位试验和自动导航对比试验得出,此套自动测量系统静态达到厘米级的定位精度,自动导航模式下的定位精度达到分米级。最终将其应用到点位坐标测量中,该系统所测得数据误差控制在10 cm内,满足测量工作中的基本需求。研究结果可对今后开展全自主测量技术设备的研发提供理论基础和实践参考。