无人机系统智能决策课程教学设计与实践

分析目前无人机系统相关专业课程体系对智能决策问题的教学设计与实践的不足,提出以智能感知、自主控制、任务规划为教学重点,通过无人机竞赛培养学生的动手能力和创新能力,帮助学生深入理解无人机系统智能决策的基本理论,从而实现培养新型高素质无人机专业技术人才的目标。     

无人机航路规划及视景仿真系统设计与实现

为提升无人机自主任务执行能力,对飞行特性、任务执行能力进行预演仿真,以减少实际试验投入、降低研制风险、缩短研发周期。针对某型无人机的飞行特性,开发了一套交互式无人机航路规划及视景仿真系统,解决了复杂飞行环境建模、三维空间大范围航路规划及大场景、真实环境三维场景建立等关键问题,实现对无人机的三维航路规划、视景仿真等功能,该系统是无人机模拟仿真系统的重要组成部分。仿真结果表明:该系统航路规划模块能适应不同环境的需求,规划速度快、规划结果准确,三维视景中直观显示无人机三维飞行特性,三维场景震撼真实,操作交互方便,可满足无人机任务飞行的航路规划及模拟验证等需求。     

基于Google Earth的无人机任务规划设计

针对无人机任务规划要求,提出了一种利用Google Earth二次开发能力实现的无人机任务规划方法。首先应用任务规划算法得到规划信息,然后将威胁数据、规划数据、飞机数据等信息通过Google Earth提供的接口引入到Google Earth中,得到无人机在Google Earth上的规划航迹。结果表明,该方法不仅省去了地形建模,而且能快速地生成一条逼真性相当高的满足无人机性能要求的规避威胁航路。     

无人机任务规划系统体系设计①

无人机任务规划系统(MPS)是一项复杂的系统工程,一个综合高效的任务规划系统对于具有超视距侦查和监视能力的无人机完成作战任务是相当重要的。系统地构建一个可行的任务规划系统需要考虑的因素很多,首先要进行任务信息需求分析,其次是对各种资源的合理配置,另外还要满足飞机飞行特性、航空控制规则以及作战法则等标准。从无人机任务规划概念出发,分析无人机任务规划系统的信息需求环境和构建要求,归纳了无人机任务规划的基本体系结构和模块化设计,最后给出了无人机任务规划系统基本的评价指标。     

基于深度强化学习的多无人机电力巡检任务规划

无人机因其成本低、操控性强等优势,在电网线路与电塔的巡检任务中取得了广泛的应用。在大范围电网巡检任务中,单台无人机由于其续航半径有限,需要多架无人机协作完成巡检任务。传统任务规划方法存在计算速度慢、协作效果不突出等问题。针对以上问题,本文提出一种基于多智能体强化学习值混合网络（QMIX）的任务规划算法,采用集中训练、分散执行的框架,为每架无人机建立循环神经网络,并通过混合网络得到联合动作值函数指导训练。该算法通过设计任务奖赏函数以激发多智能体的协作能力,有效解决多无人机任务规划协作效率低的问题。仿真实验结果表明所提算法的任务时间相比于常用的值分解网络（VDN）算法减少了350.4 s。     

面向突发故障的分布式多无人机任务重规划方法

针对分布式多无人机系统执行任务时发生故障的情况,提出一种面向故障的任务重规划方法.首先,依据分布式架构,考虑通信延迟约束,建立多无人机系统遭遇故障时的局部任务重规划问题模型,设计故障无人机、健康无人机的重规划框架.依此框架,考虑无人机调度时所需的空间、时间资源,根据故障后的无人机通信拓扑,制定子系统划分规则;然后,根据子系统内在线无人机与待执行任务间的映射关系,提出基于收益动态调整规则和一致性协调规则的拍卖算法,实现针对不同情况的任务重分配;最后,考虑任务重分配与航迹重规划间的耦合关系,在任务重分配阶段引入RRT*算法预估的航迹代价,使得分配结果更合理.仿真结果表明,在考虑实际环境中无人机会发生故障的情况,该方法能够有效完成任务重规划.     

基于HLA的无人机任务推演系统仿真研究

通常的任务控制过程包括任务预规划,任务执行,任务监控和重规划等部分.该文通过分析任务预规划的不足,在任务控制过程中引入了任务推演的概念,并对无人机任务推演的相关概念和内容进行了分析和讨论.同时针对无人机系统多速率时间推进的特点,设计了无人机任务推演系统的系统结构,并基于HLA体系设计和分析了无人机推演系统的仿真互联结构.然后讨论了无人机任务推演系统中的飞行仿真模块的SOM仿真建模.最后基于RTI实现了无人机飞行仿真推演模块与飞行三维可视化模块的互联.     

外军无人机任务规划系统研究

无人机任务规划系统是指配装在地面或是飞机上,用来对不同类型数量的无人机进行任务分配、航路规划的一种规划系统。本文首先介绍了无人机任务规划的概念,并说明了无人机任务规划系统的特点。再详细介绍外军无人机任务规划系统的发展情况。     

空地异构机器人系统协作巡逻路径规划方法EI北大核心CSCD

空地异构机器人系统由空中无人机和地面无人车组成,当两者协作执行持续巡逻任务时,使用无人车充当无人机的地面移动补给站能够解决无人机续航能力不足的问题.运动受限于路网中的无人车必须在适当地点为无人机补充能量,这使得两者的路径高度耦合,给空地协作路径规划带来了挑战.针对此问题,本文通过分析无人机能量、路网、空地汇合时间、巡逻任务全覆盖等多种约束,以无人机完成全部巡逻任务的总距离为代价,建立了空地协作巡逻路径规划模型.该模型可推广至多架无人机与多辆无人车协作的情形.然后,采用遗传算法与蚁群算法相融合的方法,对无人机巡逻路径和无人车能量补给路径进行优化求解.仿真实验表明,本文的方法不仅可以得到很好的路径规划结果,而且较其他算法具有更优的收敛性和执行速度.     

无人机航路规划与威胁源模型研究

无人机航路规划作为任务规划的核心部分,是任务规划不可缺少的阶段.传统的手动规划无人机航路已经存在许多的问题,现今自动或半自动的规划方法已经成为研究的热点.为了规划出精确的无人机航路,本文建立了相关威胁源模型,基于遗传算法规划无人机航路,解决了威胁随高度变化导致无人机航路规划不精确的问题,仿真结果表明建立的规划威胁源模型更能精确地计算出无人机航路.     

无人机航迹规划与监控系统设计

无人机作为现代战争中广泛使用的设备,使无人机安全、准时完成任务。航迹规划就是针对各种任务需求,为无人机提供一条或多条可行航线,确保无人机处于自主飞行状态。本研究目的是研发通用性特征的无人机航迹规划与监控系统,在阐述设计该系统原则基础上,详细介绍无人机航迹规划与监控系统分层架构及用户控制层、数据管理层等,并提出开展各项测试。结果表明,所设计系统能顺利通过测试,达到实际应用的需求。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

基于边缘智能感知的无人机空间航迹规划方法

随着海量用频设备的涌现，无人机执行任务的电磁环境愈加复杂，对无人机认知环境和自主避障能力提出了更高的要求。鉴于此，提出了一种基于边缘智能感知的无人机空间航迹规划方法。首先，提出了一个基于边缘智能感知的无人机航迹规划框架，通过边缘服务器、传感器终端和无人机的协同通信与计算，提高无人机的环境感知和自主避障能力；其次，提出了一种基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法优化的人工势场方法，避免无人机航迹规划陷入局部最小值点，同时行能耗；最后，在静态和动态干扰环境中对所提算法进行仿真实验，结果表明，与现有航迹规划方法相比，所提方法可以优化无人机的飞行航迹和传输数据速率，在静态和动态干扰环境中，无人机飞行能耗分别降低5.59%和11.99%,传输速率分别提高7.64%和16.52%,显著提高了无人机的通信稳定性和对复杂电磁环境的适应性。     

基于改进A*算法的无人机航迹规划

在无人机航迹规划问题的研究中,针对在执行飞行任务前,需要根据所经区域内已知的地形、地貌、障碍和威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制计算出飞行航迹, 并根据规划出的航迹完成飞行任务.能准确识别起始点到目标航路,提出了一种基于改进A*算法的无人机航迹规划方法,将无人机自身的性能和飞行任务结合到A*算法中去,在节点的搜索过程中解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题.通过简单的路径消减算法去除不必要的航迹点,使得规划出来的航迹能够最大程度上满足无人机的运动特性.仿真结果表明采用的方法计算速度快并且规划达到最优性能.     

帝国竞争算法在无人机三维航线规划中的应用研究

针对实际飞行环境中无人机的三维航线规划问题,提出了一种创新启发式优化算法——牛顿帝国主义竞争算法(NICA,Newtonian imperialist competitive algorithm).该算法能够根据无人机的飞行轨迹,从起始位置到任务目标位置生成平滑的航线路径,约束航线规划,使得目标完成任务的时间最小化.该算法也能为无人机在真实地形上的航线提供最佳轨迹路径.最后通过与ICA、GA和PSO算法进行比较,验证了改进算法的有效性.结果表明:改进帝国算法提高了全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精度上优于其他3种算法,适合用来解决无人机的三维航线规划问题.     

基于改进人工势场法的无人机在线航路规划算法

在线航路规划能够使无人机针对动态变化的环境快速有效地生成相适应的飞行航路,是无人机任务规划系统必需的能力之一。基于人工势场法提出一种三维在线航路规划方法,使无人机在应对动态变化的飞行环境时能实时规划出保障飞行安全并满足其任务执行效率指标的飞行航路。此航路规划方法在环境构建过程中引入了参考航路引力场和自适应的时间扰动因子,解决了原人工势场法在航路规划中容易陷入势场局部最小值而导致无法用适感环境动态变化区域的问题。在此基础上,提出一种虚拟目标法以更有效地解决人工势场法遇到的局部极值陷阱问题。通过仿真验证表明:所提出的无人机在线航路规划方法比传统的人工势场法更容易跳出势场的局部最小值,且有较好的避障能力。     

面向主干输电网架空设备巡检的无人机路径规划方法

针对主干输电网架空设备巡检效率低、安全性差问题，提出基于遗传算法的巡检无人机路径规划方法。运用无人机定位与中心功能操作技术分析巡检路径信息，调节上位机和集中控制器的关系，创建巡检路径差异模型；充分发挥遗传算法优秀的全局搜索能力，计算最高线程距离、最小步长及最高路径偏移角收敛条件，把选择、交叉与变异看作基础算子，以最优适应度值作为路径最优解输出，实现可靠的无人机路径规划任务。仿真结果表明，所提方法可根据任务要求灵活规划不同类型路径，相较其他方法巡检规划路径最短，有效节省机动能耗，全局收敛性强。     

一种无人机视距数据链通视分析方法

中大型无人机系统具有良好的航程航时性能,其配备的视距数据链的理论作用距离通常可达数百公里,但受限于无线电通视条件,实际作用距离变化显著,影响飞行控制操作和任务完成度。提出了一种无人机视距数据链通视分析方法,利用Global Mapper软件基于地理信息系统(GIS)处理能力,分析在不同飞行高度下的视距地面数据终端与无人机的通视区域,可推广至无人机载荷对地侦察任务区域分析,协助预先和在线进行飞行任务航迹规划,确定空域限制条件。经过实际检验,证明本方法快速高效、符合度高,特别适用于无人机执飞高原和山区等地形地貌复杂区域。     

局部通信下的无人机编队导航方法研究

无人机的编队与导航是无人机群执行各种复杂任务的基础,在远距离、高海拔等大范围场景下及灾难救援等实际任务中,无人机群的通信能力高度受限,集中式的编队方法不具备实用性。本文基于开源机器人操作系统ROS实现了无人机群的路径规划,并结合一种纯分布式的群集控制方法,实现了仅需要局部通信的无人机编队导航方法,并通过无人机仿真实验进行了验证。实验结果表明,本文所提出方法能够支持无人机在局部通信下的编队与导航。     

以创新创业能力培养为核心的计算机专业实践课程教学改革

分析计算机科学与技术的教育现状,提出"面向行业、能力为先、课程分群、评价多样"的应用型人才培养思路,构建"学业规划课程平台—专业能力课程平台—行业素质课程平台"课程体系和学业评价体系,对地方本科院校的应用型人才培养具有借鉴和推广价值。