基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

基于鲁棒时变卡尔曼滤波估计的无人机视觉编队

针对一般多输入多输出不确定系统,提出一种基于鲁棒时变卡尔曼滤波的估计算法. 该方法将时变卡尔曼滤波与自适应神经网络相结合,利用自适应神经网络克服外界非线性不确定因素,采用两个误差信号对其进行训练以提高估计精度,并对估计误差有界性进行证明. 将该方法用于无人机视觉编队视线信息的状态估计,仿真结果表明该算法能够很好地估计不确定机动长机的加速度,实现了僚机对长机的有效跟踪.     

模糊神经网络的自动变速汽车换挡规律分析

在分析目前汽车自动变速器换挡规律制定方法优缺点的基础上,提出了基于模糊神经网络的最佳挡位判断方法,研究了基于Takagi-Sugeno模型的神经网络结构及其算法。根据熟练驾驶员的经验和专家知识制定了汽车自动变速器换挡规律的两参数模糊逻辑推理规则和隶属度函数,利用人工神经网络的学习训练机制并按照试验样本修正了模糊系统的隶属度函数和模糊控制规则,进行了模糊神经网络的训练和仿真,仿真结果表明该基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的汽车自动变速器换挡规律制定方法的正确性和可行性。     

车辆转弯制动动力学稳定性控制建模与仿真

在Matlab/Simlink下建立了八自由度车辆动力学模型,针对车辆转弯制动工况,采用模糊控制方法,设计了基于滑移率的ABS控制算法和分别以质心侧偏角、横摆角速度及二者加权为控制目标的直接横摆力矩控制算法.并对车辆转弯制动工况下车辆稳定性控制做了仿真分析.利用稳定性判定式,对车辆转弯制动稳定性做出了判定.结果表明,车辆转弯制动时ABS控制并不能达到稳定性控制的要求,而采用以质心侧偏角和横摆角速度加权为控制目标的直接横摆力矩控制算法能更好地达到稳定性控制的目的.     

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。     

双机编队飞行自适应神经网络控制设计与仿真

飞机编队飞行控制的关键技术就是保持编队队形并且跟踪指定的飞行路径.考虑到编队飞机之间的相互影响,根据相对位置和全局坐标系统(编队中心)采用混合控制结构对编队飞机进行控制,使用神经网络自适应控制技术使得两机具有良好的模型跟踪能力,以便于僚机实现良好的跟踪,保持编队之间的相对距离;同时设计三通道神经网络混合PID控制器使得飞行控制系统快速跟踪指令,保持编队队形.以两架无人机为研究对象进行仿真,结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的稳定性和自适应跟踪性能.     

基于EKF的DR/激光测距组合导航算法研究

航位推算（Dead Reckoning,DR）是一种常用的导航定位技术,其推算过程是一个累加过程,传感器的误差随时间的延长而积累,为此,将航位推算与激光测距组合起来用于智能车辆导航,确保系统在任何时候都能为运动智能车辆提供较为准确的导航信息。扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）为一种非线性滤波器,是智能车辆组合导航系统中一种有效的数据融合方法。本文将EKF方法用于智能车辆组合导航的状态估计,仿真实验结果表明,EKF滤波能够有效地提高智能车辆的导航精度。     

信号交叉口混合交通微观行为模型的研究

针对我国典型的三相位平面交通信号交叉口处的机动车与非机动车冲突现象和干扰机理,进行了研究,建立了右转机动车穿越非机动车的Logistic行为判断模型和微观行为模型.该模型为解决信号交叉口机非混合交通问题提供了一种方便、高效的仿真分析手段,为进一步研究信号交叉口混合交通微观模拟模型奠定了基础.     

未知环境下多UAV搜索的区域再入

针对未知环境下多无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)协同搜索问题展开研究,通过网格化的环境规则描述,给出了UAV的运动规则及UAV系统的预测模型. 考虑实际战术需求,建立了满足UAV机动性能约束的区域再次进入数学模型,给出了最短再入路径的求解方法. 引入了“伸缩式”协同搜索机制,增加对未知环境的
适应性,同时设计了系统的全局信息库,从而充分利用UAV实时探测的环境信息,实施在线滚动规划. 通过仿真验证了方法的有效性.     

基于simulink的纯电动汽车整车控制系统设计

为电动汽车整车控制系统开发周期长和稳定性差的问题,本文通过设计了一款纯电动汽车整车控制系统研究了整车控制问题。该系统基于飞思卡尔S12处理器开发的ECMV2硬件模块,软件的底层驱动是以Code Warrior IDE for HCS12为开发环境创建软件工程,封装成simulink的图形化模块,提供全部板载外设驱动程序库,并提供GUI界面以便于配置,使得基础软件和控制算法在同一个平台上搭建并验证,以及建立了整车各模块模型和控制策略。通过实车测试进行验证,结果表明,电机驱动扭矩峰值的时间差是1s;车辆的加速过程相对稳定;电池电压也不会迅速下降;驾驶员的操作也很快得到响应。可见该系统控制器灵敏度高,电机响应迅速,车辆运行平稳。此系统与传统的开发形式相比,开发时间大大缩短,增强了整车控制器的稳定性和可靠性。