编者按

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性.针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法.首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降.仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度.     

基于模糊控制的无人机集群视觉着降

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性。针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法。首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降。仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度。     

新型航空集群编队飞行空间对准控制方法

航空集群编队飞行是实现航空集群能力涌现的必要条件。对于飞行器较多的航空集群编队,若采用传统长僚机跟随方式,当僚机数量较多时,一旦僚机出现位置偏差,则容易与周边僚机发生碰撞,存在极大的安全隐患。为此,提出一种航空集群大编队飞行空间对准控制方法,通过分层式对准方法和基于距离的基准机选择算法,构建航空集群编队两级组织架构,并采用一致性控制协议对集群编队飞行进行了仿真验证,实现了航空集群大编队飞行整体队形严整和稳定。