无人作战平台认知导航及其类脑实现思想

无人作战平台将是未来空天战场的主要作战力量,认知导航正是应无人化平台智能自主运行控制的需要而提出的新型导航技术。通过对认知导航进行了深入剖析,给出了认知导航的基本内涵,以及在这一内涵下的认知导航框架结构和导航信息处理流程,并分析了认知导航所具备的新质导航能力,探讨了采用"类脑"技术实现认知导航的新途径,最后提出了实现认知导航需要解决的关键技术。为实现无人化作战平台智能自主能力提供了理论框架,具有较强的指导意义。     

基于认知理论的UCAV智能导航研究新进展

针对认知理论在无人战斗机智能导航中的应用进行了深入研究,总结了当前国内外认知理论应用研究的最新动态,从导航方式、航迹规划以及着陆3方面介绍了无人战斗机智能导航的研究现状,分析了无人战斗机智能导航研究中存在的问题,提出了一种组合导航发展的认知导航新技术,阐明了认知导航的基本内涵及其主要功能,指出了认知导航特点及其发展思路。     

多旋翼无人机低空航迹规划问题

无人机航迹规划是确保飞行安全高效的重要因素,针对使用二维地图进行航迹规划飞行存在航点精度差、飞机姿态不稳定等问题,通过对多旋翼无人机飞行状态特性分析,讨论了一种利用倾斜摄影三维模型进行复杂地域航迹规划的新方法,并采用实装飞行的方式进行验证,结果表明该方法对在地形复杂地区航迹规划具有较好实用价值.     

无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

自主控制技术在箭射无人飞行器航迹控制中的应用研究

对箭射无人飞行器飞行控制系统进行设计,研究了自主控制系统的层级控制结构、规划与重规划技术以及智能控制器设计,并给出了自主航迹控制的模块化设计的流程图以及具体实现算法,在Matlab/Simulink下进行了仿真实验,其结果验证了层级控制结构下实现航迹自主控制的可行性.     

“复杂空域环境下多飞行器协同机动理论与方法”2013年度报告

在多飞行器航迹动态协同规划方法方面,已经初步完成飞行器自主控制与机动调控飞行演示系统和微型无人旋翼飞行器(直升机、四旋翼)的实验平台。在环境和飞行轨迹给定的条件下,该系统可以演示多飞行器的航迹规划效果。在此基础上提出了一些约束条件下多飞行器航迹动态协同规划方法,以满足低空复杂飞行的需求     

人工免疫算法路径规划在林火救援中的应用

为解决复杂环境下双机林火救援路径规划问题,提出用人工免疫算法规划三维飞行航迹。借鉴人工免疫算法规划机器人路径的方法,通过考虑飞机飞行特性和双机路径规划的要求,为双机异地出发同时到达规划出三维飞行路线,并对算法的主要影响因素进行了分析和估计,获得规划航迹的最优参数,用于设计安全高效的飞行航迹。研究结果表明,该方法能规划出复杂环境下双机飞行航迹,利用参数优化后的人工免疫算法不但能快速有效地规划三维航迹,而且丰富了航迹规划方法研究。     

无人机指令生成器设计

如何将以时间、位置描述的期望航迹或战术机动转化为可以实时跟踪的以速度、姿态指令描述的期望机动轨迹,是无人机设计的难点之一.针对这一问题,提出了一种采用三自由度质点动力学飞机方程,通过建立机动动作规则库,利用机动动作设计指令生成器方法,将描述航迹的时间、位置信息或战术需求转化为无人作战飞机期望的油门、法向过载、航迹角、滚转角信息,直接作为轨迹跟踪回路的期望指令.在机动动作的设计过程中考虑了飞机的飞行性能以及飞行动态的影响,生成的期望控制指令合理可实现.仿真结果表明:该方程实时有效,生成的控制指令易于跟踪,可应用于无人机指令生成器设计.     

基于MPC-PSO的无人机在线航迹规划

研究了无人机在战场环境部分已知突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题.采用"预规划-在线轨迹跟踪"的模式,根据已知的环境信息,离线规划出UAV的参考航迹.然后UAV在飞行过程中,需要在跟踪参考航迹的基础上,对UAV未来一段航迹进行预测,然后利用粒子群算法优化出UAV的最优(或次优)的飞行航迹.与传统的在线规划方法粒子群和稀疏A*搜索算法相比,该方法有效地提高了规划航迹的可行性和实时性,降低了算法的复杂度.仿真表明该算法是一种有效的无人机路径规划算法.     

基于MapX的小型无人机地面站飞行控制软件

针对小型无人机地面站软件仅实现导航功能的局限,提出基于MapX的地面站飞行控制软件集成解决方案.引入MapX控件以提高软件对GIS信息的处理能力,实现无人机航迹导航及飞行状态监视;利用MapX提供的地理信息,结合航迹规划算法,实现航线生成与管理;采用DirectX技术,通过飞行摇杆经通信链路对无人机飞行过程实施干预,实现了小型无人机地面站软件飞行监视与飞行控制功能的整合.经实际试飞验证,该方案提高了无人机的信息管理效率及飞行控制干预效果,能够较好地满足小型无人机的飞行监控需求.     

基于全局优化的无人机编队协同攻击航路规划模型

为使无人机编队协同攻击航路从总体上达到最优,引入一种全局优化方法,分析了该方法在无人机编队协同攻击航路规划中的应用,建立了无人机编队的协同攻击航路规划模型,并对该模型的求解进行了分析,给出了求解的全过程。应用该模型对无人机编队协同航路进行了仿真研究,仿真结果表明,基于全局优化方法建立的模型可以满足约束条件下的航路规划要求,具有较强的工程实用性。     

生物激励神经网络路径规划仿真研究与改进

生物激励神经网络移动机器人路径规划方法是一种新颖的方法,可用于在动态不确定环境下生成实时的避障轨迹.本文的仿真结果表明当该方法被应用于点对点路径规划时,生成路径可能不满足路径长度要尽可能短的约束条件;当该方法被应用于全覆盖路径规划时,生成路径可能不满足覆盖过程应有规律和重复覆盖应尽可能少的约束条件.本文对上述出现的不合理现象进行了理论分析并分别提出了在点对点路径规划中引进目标制导和在全覆盖路径规划中引进规则制导的改进方法.仿真结果表明改进方法是有效的.     

基于自适应动态规划算法的小车自主导航控制策略设计

小车自主导航系统是路径规划领域研究的难点问题。本文利用自适应动态规划算法对小车自主寻路、避障的控制策略进行了设计。介绍了仿真过程中小车检测环境状态量的方法,提出了小车通过连续型奖励/惩罚信号自主学习寻路、避障的控制策略,并结合虚拟现实技术创建了不同路径和不同障碍物状态的仿真环境。通过不同路径状态的仿真实验,验证了自适应动态规划算法在解决小车自主导航避障控制策略问题上的可靠性和稳定性。     

基于机器人操作系统的移动机器人激光导航系统

为了验证激光导航的先进性及机器人操作系统(robot operating system,ROS)的便捷性,进一步对机器人导航机理进行研究,提出了改进粒子滤波算法及改进A*路径规划,分别应用于地图构建和路径规划,并搭建了基于ROS平台的移动机器人导航试验平台,该平台具有低成本、高性能的特点。试验平台由上位机和移动机器人组成,上位机实现对机器人的控制,移动机器人配置有工控机和激光传感器,机器人通过激光传感器采集环境信息,为实现即时定位及地图构建功能提供数据支撑。研究并构建基于ROS的地图构建和自主导航功能包并通过实际环境进行试验验证。试验结果表明:构建功能包可用于机器人的激光导航中,该激光导航系统的可行且具有一定的稳定性与可靠性。     

煤矿救援机器人全局路径规划

全局路径规划是煤矿救援机器人自主导航的关键技术之一,其任务是按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的安全避碰路径。文中针对矿难发生后,井下部分巷道的局部环境不确定的特点,提出以矿难前的已知GIS系统为基础,结合改进蚁群算法获取环境不确定情况下的优化路径,从而获得全局最优路径的策略;依据安全性、路径最短原则设计了适应值评价函数,依此作为路径评价和信息素更新的依据;为避免停滞现象,采用确定性选择和随机选择相结合的路径选择策略。实验结果验证了算法的正确性和有效性。     

多元量化SIFT视觉特征提取方法

视觉特征提取质量决定了UCAV认知导航的效能。为实现UCAV认知导航的高鲁棒性特征点提取，提出一种特征点优选的多元量化MQ-SIFT方法。针对SIFT模拟特征序列分布不均匀、正确匹配率不高的缺陷，提出采用多值量化与比特抽取结合法对模拟特征序列进行多元量化，并且分析验证了该方法的优越性能。为确保高鲁棒性特征点用于认知导航，对特征点进行了优选，给出了优选准则，提出了搜索最大连通集的改进迭代互欧氏距离方法。仿真结果表明：在图像信噪比大于10 dB时，MQ-SIFT算法及其优选的特征点具有较高的正确匹配率，并且其匹配率能够满足认知导航系统需求。     

智能控制及移动机器人研究进展

在探讨自动控制面临的机遇和挑战的基础上, 简介智能控制的产生背景和发展过程, 认为发展自动控制的一条重要出路就是实现控制系统的智能化;结合正在进行的未知环境下移动机器人导航控制研究课题, 讨论了智能移动机器人研究的某些进展, 涉及移动机器人控制系统的结构、环境建模、路径规划及故障诊断等;概述智能控制的研究领域, 包括智能机器人规划与控制、生产过程的智能监控、自动加工系统的智能控制、智能故障检测与诊断、飞行器的智能控制和医疗过程智能控制等, 并提出智能控制有待进一步研究的若干问题. 该研究有助于了解智能控制及智能机器人的研究和应用.     

北斗导航辅助移动机器人同时定位和地图构建研究

针对未知环境下移动机器人实时构图和导航问题,将基于激光的环境特征提取和地图构建技术与北斗卫星导航相结合,设计了一种基于特征地图的移动机器人自主导航系统。利用激光提取环境信息,采用点和直线段进行环境表示,结合里程计进行定位,同时进行地图构建。然后在地图上关联北斗坐标,丰富地图信息,根据路径规划方法实现移动机器人自主导航。在Poineer3-AT机器人上实验表明:该方法能够快速提取直观的表示环境信息,并实现自主导航功能,有效提高了移动机器人导航能力。