基于分布式协同控制的警用无人机群目标追踪控制

以暴力突发事件中警用无人机追踪、包围、逮捕逃跑犯罪人员为研究背景,开展了多个非完整型无人机协同目标追踪控制研究。系统的控制目标是多个无人机以期望的相对半径、角间距对逃跑犯罪人员进行追踪。利用反演法,设计了全局坐标系下的分布式控制策略,最终实现了无人机群的期望运动,并利用李雅普诺夫工具进行了系统稳定性和收敛性分析。并利用仿真实验,验证了所提控制算法的有效性。     

论陶行知的“教育瘾”

陶行知先生矢志于中国现代教育的改革和尝试已达痴迷入瘾的境界。这种境界主要包括:无教不施;无处不教;无人不育的丰富蕴含。     

考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划

针对多约束条件下UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出了一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,分析并建立UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,初始和终端位置、速度、姿态、飞行性能、敌方火力或探测威胁、禁飞区、地形等约束条件模型,构建考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划模型;在分析RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式的基础上,采用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题;最后,利用SNOPT软件包求解,并进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足多种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。     

无人战斗机揭秘

无人机已经越来越多地投入了实际战斗。在阿富汗战争中,美军广泛使用了“捕食者”无人机。由于在伊拉克遭到抵抗力量的持续袭击,美军迫不及待地将各种型号的大量无人机投入战场。美军在伊拉克使用的无人机达700架之多,大有取代有人驾驶飞机的趋势,起码两者也是旗鼓相当。显然,与侦察、监视、对地攻击型无人机相比,无人战斗机的功能更复杂,性能更先进,造价也更昂贵。但它的广泛使用只是迟早的事情。无人战斗机的出现将彻底改变21世纪的作战模式,甚至有可能把未来某些激烈的战争演变成坐在计算机屏幕前的一场“游戏”,参战人员只需按下鼠标键,…     

智能无人作战系统的发展

 智能无人作战系统是国际军事竞争新焦点,美国居于前茅。分析了智能无人作战系统基本特点、重要影响,归纳了美军在智能无人作战系统建设方面的总体性构想和规律性模式;针对智能无人作战系统的发展,探讨了作战概念设计、能力/效能评估、规模结构预测、智能标准体系编制与技术产业战略布局。     

排水泵站智慧化改造实践

该文介绍了长沙市某排水泵站的智慧化改造实践,提出了建设智慧泵站的“1234”工程,即建立一套智慧化泵站建设管理标准,进行体制和管理两方面的创新,构建面向管理、业务、运行三个方面的支撑体系,搭建智能控制、智能动力、智慧安防、智慧管理四大系统。实现泵站全业务、全过程智慧化管控,以技术发展驱动行政管理模式创新,改变泵站传统低效的管理方式。     

无人直升机自主着舰轨迹跟踪控制

着舰飞行过程中的轨迹跟踪控制能力是影响舰载无人直升机性能的关键因素,针对无人直升机模型不确定性和在飞行时受阵风干扰的问题,基于扩张状态观测器(extend stated observer, ESO)和动态面策略提出一种应用于无人直升机自主着舰的轨迹跟踪控制方法。首先,建立无人直升机数学模型。其次,设计复合扰动ESO,用来观测未建模动态和外界阵风扰动的影响,并采用前馈补偿的方式来抑制系统不确定性,实现系统对扰动的鲁棒性。然后,采用内外环形式的分层结构设计轨迹跟踪控制器,采取动态面策略避免反步法“微分爆炸”和控制参数调整不敏感的问题,并采用Lyapunov方法证明了整个系统是一致渐进稳定的。最后,采用课题组在研直升机进行了仿真实验,仿真结果表明该控制器具有较好的轨迹跟踪性能。     

基于CKF-SLAM改进的无人水下航行器动态目标跟踪算法研究

针对容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filter, CKF)同步定位与建图(simultaneous localization and mapping, SLAM)算法在动态目标跟踪(object tracking, OT)的应用中,存在算法实时性不高、计算复杂以及对动态目标物跟踪精度较低的问题,提出基于平方根容积卡尔曼滤波SLAM的无人水下航行器(unmanned underwater Vehicle, UUV)目标跟踪算法(SRCKF-SLAM-OT).该算法将CKF-SLAM-OT中复杂的计算部分,利用3阶容积准则选取一组相同权值的容积点来近似计算,再利用数值积分法计算非线性方程模型的后验状态估计平均值和方差,并对协方差矩阵的平方根因子进行更新.仿真结果表明：SRCKF-SLAM-OT算法简化了计算量和改善了数值精度,提高了UUV在未知水下环境中自身定位的精度和动态目标物跟踪的能力.     

基于LESO无人水下航行器鲁棒动态面悬停控制

针对时变未知环境干扰及模型不确定下的全驱动型无人水下航行器(UUV)的悬停控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的鲁棒动态面控制算法.首先,根据系统模型设计LESO在线估计时变环境力与模型不确定性引起的复杂干扰;然后,基于标称模型和LESO估计的UUV状态,采用反步法设计控制器,并引入动态面控制技术得到平滑的虚拟控制律导数,同时在控制律中引入自适应鲁棒项来补偿级联控制系统的不确定性;最后,证明了UUV闭环级联控制系统的所有误差信号一致最终有界.通过对一艘全驱动型UUV的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

基于多元公共品演化博弈的无人作战集群策略占优条件

如何提高集群中合作者占比, 是无人集群作战中自主协同的关键问题之一。基于多元公共品演化博弈框架, 对无人作战集群策略占优条件进行了理论推导和特性分析。首先,给出无人集群自主协同需求, 建立基于愿景驱动的多元演化博弈模型。然后,以平均丰度函数为出发点, 理论推导多元演化博弈的合作策略占优条件。在此基础上, 针对线性和带门限值的两类公共品博弈, 仿真分析收益系数、愿景水平、门限值等参数对策略占优的影响, 获取两类博弈模型的策略占优特性。最后, 依据特性分析结果, 给出实现无人集群合作策略占优的建议, 为无人集群作战的机制设计提供决策支持。