机电复合驱动车辆发电机性能评价方法研究

为了实现对机电复合驱动车辆电传动系统发电机模块的综合性能进行评价,根据指标体系的构建原则,基于发电机的基本特性,从性能层和指标层提出了发电机的评价体系.在确定指标评价集之后,采用基于层次分析法的模糊综合评价法,同时结合梯形隶属度函数,建立了机电复合车辆发电机评价体系.实例证明,该评价体系具有可实现性.它对现有机电复合驱动车辆发电机选型及新型发电机的论证、设计及评估具有指导意义.     

美军无人地面车辆概述（一）

对美国陆军无人地面车辆（又称军用机器人）进行概要介绍，编译的原文为截止到2007年底的美国政府公开发布资料，分为引言、轻型无人地面车辆、中型无人地面车辆、重型无人地面车辆、大型无人地面车辆等5章，包括20多种研制和投入使用的型号，本文为第一部分。     

新一代军用无人地面车辆的发展

<正>无人地面车辆可在多个任务领域发挥重要作用。近年来开展的军事行动对多种无人地面车进行了苛刻的作战检验,从中也显现了其优点和不足。无人地面车辆现已被各国军方所接纳,但随着现已部署的无人地面车辆从战场撤回,以及各国军方对无人地面车辆未来需求的拟制,这种装备目前正处于需要做出抉择的重要关头。     

基于一体化、通用化、自动化的测量系统地面测发控设计

测量系统地面测发控系统是火箭各阶段测试及发射控制的重要组成部分,低温运载火箭对测量系统地面测发控的一体化、自动化和前端无人值守能力提出了更高的要求.概述了长征七号系列运载火箭测量系统地面测发控的组成,在总线制供配电技术、一体化测控设计思路、远距离测控无人值守设计、自动化测试和自动判读、多型号通用化等方面取得了突破式进展...     

访我国装甲兵工程学院特种地面平台研究团队

正王瑾(以下简称王):装备研制的起点是需求牵引,从当前无人地面作战车辆的任务重点来看,地面作战车辆最主要的战术需求是哪些?装甲兵工程学院(以下简称装):战争的目的是消灭敌人,保存自己,无人作战充分体现了这一宗旨,它是人类早已梦寐以求的事,也是研制无人地面车辆的根本动力。无人作战车辆作为一种地面移动作战平台,特别适用于城市和恶劣环境下的局部战争和信息战争。未来地面作战将是无人地面平台、有人地面平台在信息化网络管理和控制下联合作战,从战术需求角度讲,无人地面作     

无人地面车辆技术发展重点

<正>美国在无人地面车辆的装备、研究和技术上处于国际领先水平,目前其技术发展重点是提高无人地面车辆自主性技术。德国、法国、英国、以色列、日本和韩国等国家在无人地面车辆技术发展方面也起步较早,     

地面无人平台动力源集成技术发展综述

地面无人平台动力源是地面无人平台系统中的核心组成部件,直接影响地面无人平台的机动性能与作战性能,是各国在地面无人车辆技术体系中重点发展和攻克的关键技术之一。根据国内外地面无人平台动力源集成技术的发展现状,阐述和分析内燃机系统动力源、纯电驱动系统动力源、燃料电池系统动力源、混合动力系统动力源4种形式动力源的特点和应用范围,从内燃机-发电机组集成技术、动力电池集成控制技术、功率电子集成技术和能量综合管理控制技术方面总结地面无人平台动力源集成技术发展中的关键技术及其发展趋势,同时指出地面无人平台动力源集成技术目前存在的挑战,并对发展趋势进行了展望。     

美军无人地面车辆应用领域分析

近年来,随着"非传统"军事威胁的增多,以及在城市、水面、山地条件下执行反恐任务的增加,士兵和有人装备面临的威胁更突然、更直接、更致命。由于无人地面车辆能够代替战斗人员完成部分作战任务,可有效降低人员伤亡,并可在人类难以承受的恶劣环境下遂行任务,因此获得了空前的发展机遇,近年来,已有越来越多的无人地面装备加入了作战序列。美国在无人地面车辆发展和应用领域一直都保持着最活跃的发展态势,据统计,2004年,美陆军装备无人地面车辆仅163辆,2005年为1800辆,2006年猛增到4000辆,2008年增加到了大约6000辆,预计到2030年美陆军装备无人地面车辆将达到地面车辆总数的一半。截止到2009年6月,部署到伊拉克和阿富汗等作战区域的无人地面车辆就已达到了35000辆,涵盖了多种作战领域。如果说精确打击装备使现代战争发生了深层次变化的话,那么,无人地面装备将会再一次引发作战样式的重大变化。     

国外无人地面车辆主要产品发展计划及产品重点

<正>以美国为代表的军事强国研发无人地面车辆时间较早,先后启动了一系列无人地面车辆研发计划,并推出了大批重点产品。在这些无人地面车辆发展计划的支持下,美国目前已有100多项战斗任务由机     

美国先进野外无人战车发展历程

<正>卡内基梅隆大学计算机科学学院的国家机器人工程中心(NREC)承担着美国无人地面车的研制工作,其同时启动了"无人地面战车"和"野外感知"两个无人车辆研究项目,进而这两个项目合并为无人地面战斗车感知越野综合计划(UPI)项目。这期间经历了怎样的发展过程,又诞生了哪些有代表性的无人车辆?请看——早在2001年,NREC就开展了"无人地面战车"和"野外感知"两个无人车辆研究项目,前者重点研究车体结构、动力、机械设计等部分,2002年研     

多车协同目标跟踪方法

地面无人系统中多车信息融合技术是提升系统环境感知能力的重要途径。针对单车传感器存在视野遮挡及盲区导致的目标跟踪不连续不稳定问题,提出一种集中式多车协同感知的结果级融合系统模型。该系统模型采用激光雷达作为车辆感知传感器,对不同车辆构建的环境栅格地图在主控端采用D-S证据理论进行融合、得到全局静态环境地图,完成多车协同感知环境模型的构建。在此环境模型基础上设计一种多车协同目标检测与跟踪方法,采用极大值抑制的方法解决检测目标融合冲突;设计一种级联动态目标匹配与跟踪管理方法,完成目标预测跟踪并将结果下发给各车。由两辆无人车组成的实车系统测试结果表明：当出现目标遮挡时,所提多车协同目标检测与跟踪架构相对于单车感知在环境表征上能够获得更全面的目标信息,跟踪目标未出现漏检,未发生跳变;跟踪器输出位置状态结果与检测结果误差较小,能够对所跟踪目标的状态进行准确估计,跟踪轨迹保持连续,有效提高了单车环境感知视野。     

未知环境下异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建

为了提高多架异构无人机在未知环境下协同执行搜索打击任务时的效能,提出了一种未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法,研究了实时性较高且适应于未知环境下的任务分配机制。以最小化目标打击时间和最小化联盟规模为优化指标,以满足同时打击和资源需求为约束条件,建立了联盟组建模型;为了提高联盟组建的实时性,提出了一种分阶次优联盟快速组建算法(MSOCFA)。算法复杂度分析说明了该算法是一个多项式时间算法,并且通过与粒子群优化算法进行仿真对比,验证了该算法具有较低的计算复杂度,满足实时性要求。为了使得多架无人机能自主协同完成搜索打击任务,设计了基于有限状态机(FSM)的多无人机分布式自主协同控制策略。仿真验证了未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法的合理性和可行性。使用蒙特卡洛法验证了无人机数量和目标数量对联盟组建的影响,即无人机数量越多,目标数量越少,其平均任务完成时间越短。 为了提高多架异构无人机在未知环境下协同执行搜索打击任务时的效能,提出了一种未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法,研究了实时性较高且适应于未知环境下的任务分配机制。以最小化目标打击时间和最小化联盟规模为优化指标,以满足同时打击和资源需求为约束条件,建立了联盟组建模型;为了提高联盟组建的实时性,提出了一种分阶次优联盟快速组建算法(MSOCFA)。算法复杂度分析说明了该算法是一个多项式时间算法,并且通过与粒子群优化算法进行仿真对比,验证了该算法具有较低的计算复杂度,满足实时性要求。为了使得多架无人机能自主协同完成搜索打击任务,设计了基于有限状态机(FSM)的多无人机分布式自主协同控制策略。仿真验证了未知环境下的异构多无人机协同搜索打击中的联盟组建方法的合理性和可行性。使用蒙特卡洛法验证了无人机数量和目标数量对联盟组建的影响,即无人机数量越多,目标数量越少,其平均任务完成时间越短。     

军用地面机器人总体试验方法设计

为解决当前国内军用地面机器人未能全面系统建立总体试验指标体系和试验方法的问题,构建综合评价 机器人作战效能和作战适用性的指标体系。按照地面机器人能力层级和实战考核的要求,提出试验设计的总体思路, 基于武装型军用地面机器人典型任务剖面确定其典型试验剖面,明确11 类主要性能指标的试验项目和方法,结合某 型单兵携行地面机器人试验,暴露出该装备在城市街区、建筑物内和山地模拟作战环境下的能力缺陷。结果表明, 该方法能较好地满足装备性能评定的需要。     

基于试验结果可信度的装甲车辆测试性综合评估方法研究

由于外场试验自然故障样本量不足、实验室试验评估结果优于装备测试性真实水平,装甲车辆定型阶段缺乏科学的测试性评估方法。从条件概率定义出发修正了测试性预测模型,研究得到了测试性评估结果与试验评价方式关系,提出了基于外场试验、实验室试验、分析评价的测试性综合试验方法,构建了试验结果可信度计算模型和按照可信度确定不同试验结果权重的测试性综合评估模型。案例应用结果表明：基于试验结果可信度的测试性综合评估方法既解决了外场试验样本量不充分问题,又提高了试验操作的可行性和评估结论的科学性,为装甲车辆测试性试验提供了方法支持。     

基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制

针对底盘运动和路面起伏对地面无人战车行进间跟瞄带来的非线性干扰问题,提出一种 基于强化学习补偿的地面无人战车行进间跟瞄自适应控制方法。该跟瞄控制方法由主控制器与补偿控制器两部分构成,主控制器利用PID控制算法结合当前跟瞄误差得到主控制量,补偿控制器利用Dueling Q 网络强化学习算法对战车当前状态和局部规划路径附近的路面起伏信息进行处理得到补偿控制量。建立地面无人战车一体化运动学模型,对基于强化学习的补偿控制算法进行阐述;基于V-REP动力学软件在三维场景中进行仿真验证。实验结果表明：基于强化学习补偿的跟瞄控制方法对底盘运动和路面起伏具备较好的自适应能力,有效地提升了无人战车行进间跟瞄的准确性与稳定性。     

基于灰色层次分析法的侦察无人机生存能力评估

针对侦察无人机需保存生存力持续投入作战的要求,提出一种灰色层次分析法(grey analytic hierarchy process,GAHP)对侦察无人机的生存能力进行评估。采用层次分析法及专家打分法构建侦察无人机生存能力指标体 系,结合灰色理论对侦察无人机生存能力进行综合定量评价,通过层次分析法分析影响侦察无人机生存能力的参数 指标,确定关键指标。实例分析结果表明：该方法相较于单纯采用层次分析法更客观,具备可行性,可为后续优化 侦察无人机生存能力提供参考。     

无人驾驶履带车辆机电联合制动的协调控制

针对无人驾驶双侧电驱动履带车辆制动减速控制时抗干扰性能差和机电协调性能差导致目标跟踪误差大的问题,提出一种分层控制系统。在上层控制器中,基于无人驾驶系统的期望速度序列,建立前馈-反馈控制器,以期望制动减速度作为前馈输入,补偿目标制动转矩,以速度误差作为反馈输入,修正目标转矩差。在下层控制器中,综合考虑机械制动和电机制动的特点,建立基于模糊控制的制动力协调分配算法。实车试验结果表明,与速度分段式控制器相比,分层控制器能够准确跟踪期望速度序列,速度跟踪误差减少60.1%,制动减速度标准差减少39.4%,提高了无人驾驶双侧电驱动履带车辆制动控制的目标跟踪精度。     

动态环境下无人地面车辆点云地图快速重定位方法

无人地面车辆在战时全球定位系统定位信号缺失情况下,依靠车载传感器确定在已有地图中的位置是无人车辆发挥效能的关键。现有方法多基于二维栅格地图,难以适用于场景变化大的复杂环境,为此提出了一种动态环境下基于三维点云地图、采用聚类词带模型的快速定位算法。通过连续多帧激光雷达点云数据进行反向溯源,利用贝叶斯公式进行动态障碍物剔除,对点云进行聚类并提取各类的视点特征直方图描述子,进而构建词典与数据库并快速匹配,实现无人车点云地图中快速起始位置寻址;基于改进的实时激光定位与建图算法,完成了后续精准定位。实车实验结果表明：该算法在动态环境下能有效准确地在三维点云地图中精准定位,满足实时性需求。     

无人艇互操作系统架构与测试方法研究

为提升无人艇互操作水平,对无人艇互操作系统架构和测试方法进行研究。分析无人艇的发展历程与未 来前景,在深入研究北约互操作标准STANAG 4586 的基础上,制定互操作测试标准,设计无人艇互操作测试案例。 该方法可为无人艇互操作技术的实现和发展奠定基础。     

小型无人直升机活塞式发动机建模技术

针对传统的无人直升机发动机研究方法存在的问题,提出一种新的活塞式航空发动机系统建模方案。结合旋翼系统的特性,利用叶素理论对旋翼桨叶进行分析,分别建立了发动机功率特性模型和旋翼的负载模型,根据发动机的动力学特性得到发动机的转速,并通过Matlab仿真和试车台试验进行验证。仿真试验结果证明:该模型合理可行,能够满足无人直升机的仿真控制要求。