基于视觉的无人机着陆半物理仿真系统的应用

针对无人机视觉着陆相关方法、算法验证困难的问题,提出了一种基于Windows平台下采用图形建模语言、实时扩展技术以及虚拟现实技术,实现基于视觉的无人机着陆半物理仿真验证的方法。利用该方法构建的半物理实时仿真平台能够验证无人机视觉着陆相关方法、算法的正确性、可行性,及时暴露缺陷,为基于视觉的无人机着陆相关方法、算法提供有效验证途径和技术手段,并为今后无人机视觉着陆方法逐步工程化提供必要的技术支撑。     

基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

针对无人集群自主作战体系设计中的关键问题,提出基于Multi-Agent的无人集群自主作战系统设计方法。建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。仿真结果表明,所提设计方案不仅能够有效开展并完成自主作战网络生成-集群演化-效能评估的全过程动态演示验证,而且能够通过重复随机试验进一步评估无人集群的协同作战效能,最后总结了集群协同作战的策略和经验。     

无人集群博弈对抗系统仿真验证及决策关键技术综述

无人集群博弈对抗是一种新兴的作战样式,在智能化战争扮演着至关重要的作用,其核心是自主生成博弈对抗决策序列,为集群“赋能”。分析了无人集群博弈对抗系统仿真验证的进展;从基于专家系统和博弈论的技术、基于群体智能和优化理论的技术,以及基于神经网络和强化学习的技术三个方面论述了自主决策关键技术,以及课题组在自主决策上开展的相关工作;提出了无人集群博弈对抗的发展方向。     

基于PC机的无人直升机着舰仿真系统

介绍了一个无人直升机着舰仿真系统,该系统在PC/Windows平台上利用Visual C和XNA框架开发.介绍了研制舰载无人直升机仿真系统的具体思路,并给出了基于XNA平台的设计方案,针对仿真中存在的舰船和海浪不统一的问题提供了解决方法,将舰船运动极短期预报引入着舰仿真系统,为着舰操纵手进行着舰训练提供更符合现实的环境.提出在开发的仿真系统平台基础上构建计算机视觉自主着舰导引系统的思路,并进行了实现.基于此仿真系统开展了计算机视觉自主着舰、着舰过程的实时监控等应用.     

基于BDI智能体的无人作战飞机自主任务管理系统

无人作战飞机自主任务管理是减小平台对操作员依赖的关键之一.提出了基于BDI智能体的无人作战飞机自主任务管理系统体系结构.针对传统BDI解释器的缺陷,结合无人作战飞机应用的需求,设计,实现了一种并行的解释器实现结构,并给出了基本元动作定义.在此基础上讨论了无人作战飞机自主任务管理系统的功能设计与实现问题.初步仿真结果表明,平台能够对环境变化及用户指令做出正确反应.     

机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统

在UAV着陆的导航与控制中引入了机器视觉方法,提出了机器视觉辅助的UAV半自主着陆系统方案,该系统由图像获取与处理、导航解算和地面平台控制模块组成。图像获取模块使用多光谱摄像机和激光测距仪,分别获得UAV的图像和深度信息。图像处理模块使用目标分割和运动分析方法,测量UAV位置。导航解算模块使用Kalman滤波器抑制测量噪声,输出滤波结果用于导航,预测结果控制地面平台跟踪UAV。实时地实现了上述机器视觉算法,并结合虚拟现实环境建立了仿真系统。使用反射内存网络连接该仿真系统与各外部模块,进行了着陆过程联合仿真。结果表明,该系统能够满足UAV半自主着陆导航任务的要求。     

基于视觉的飞机自主着陆导航

提出一种基于视觉的飞机自主着陆导航信息提取新方法。它克服了国外方法中利用点对应关系而难于提取特征点的问题,只需对两条跑道边线和一条着陆阈值线进行检测,这些线具有明显的可视性和直线性。由此可直接算出飞机的姿态向量,若跑道的宽度已知,还可以算出飞机的位置矢量。依据成像的几何原理,文中对算法进行了完整的推导,通过对飞机着陆过程中实际采集的跑道图像序列进行处理和实验,表明基于视觉的飞机自主着陆导航信息提取与转换是可行的。     

无人机自主着陆半实物仿真系统设计

无人机自主着陆系统设计是实现大型无人机自主着陆的关键课题。设计了一种基于分米波仪表着陆技术体制的无人机自主着陆半实物仿真系统,用于设计和验证无人机着陆引导系统的稳定性、可靠性以及相关性能指标,替代工程研制的实际试飞,避免承担风险和节省大量人力物力财力。无人机自主着陆半实物仿真系统设计包括分米波仪表着陆系统地面和机载设备模拟器、无线电高度表模拟器和激光测高仪模拟器、无人机数学模型仿真机和飞行控制仿真机以及仿真主控计算机等。实现了对无人机自主着陆全过程的仿真试验,仿真数据可作为研制无人机着陆引导实物系统的重要参考。     

无人作战飞机操作员控制台仿真系统

首先对无人作战飞机操作员控制台仿真的总体方案进行设计,然后对操作员控制台仿真系统的各功能模块和逻辑结构进行了描述,并给出了仿真中基于可扩展标记语言的任务链模型。最后实现了操作员控制台指挥控制多架无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望。     

自主空战决策的试探机动方法及仿真研究

自主决策是无人作战飞机的关键技术之一。在近距格斗自主决策系统中,对试探机动方法进行了改进,提出了决策触发机制,根据实际战场态势确定决策时机,以适应迅速变化的战场态势;并提出逐级淘汰的战术过程评价方法,以挑选最佳机动。仿真结果表明,决策触发机制有效,战术过程评价合理,能有效提高空战效能。     

基于视觉的UCAV自主着陆蒙特卡洛仿真研究

介绍了不确定性分析方法的应用以及不确定性的数学模型。回顾了蒙特卡洛仿真在飞控系统的鲁棒分析、鲁棒控制律设计以及灵敏度分析等方面的研究成果。设计并实现了基于MATLAB分布计算引擎（MATLAB Distributed Computing Engine）的分布式蒙特卡洛仿真方案,开发了可以创建分布式仿真任务的蒙特卡洛仿真工具MCST（Monte Carlo Simulation Tool）,可以方便地对于Simulink模型进行蒙特卡洛仿真。并且使用该工具进行基于视觉的UCAV自主着陆仿真研究。

Abstract：

Application of uncertainty analysis methods was introduced as well as some general used uncertainty models. The most basic uncertainty analysis method is Monte Carlo Simulation,which is a powerful and practical tool to deal with non-linear systems with very large amount of uncertainties. However,the great disadvantage of Monte Carlo is that it is very intensive computationally. Given to such a drawback,a distributed computing tool,which is named Monte Carlo Simulation Tool and based on MATLAB Distributed Computing Engine and Distributed Computing Toolbox,was developed in order to execute independent MATLAB operations simultaneously on a cluster of computers,speeding up execution of large amount of simulations. The MCST can easily be used to Simulink models for Monte Carlo Simulation. Monte Carlo Simulation has been applied to vision-based autonomous landing of Unmanned Combat Aerial Vehicles （UCAVs） with uncertainties of initial conditions and sensor measurements. Simulation results show that there is a high mission successful probability,which means the autonomous landing control law is insensitive to uncertainties.     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

基于积分滑模控制的无人机自动着舰系统

针对无人机着舰这一特殊环境,为克服系统摄动、未建模动态及各种环境干扰因素的不良影响,从工程实现易行性出发,提出一种新的积分滑模着舰飞行控制方法,避免其受传统积分切换函数滑模控制方法的应用限制,并采用自适应模糊系统抵消外界干扰带来的误差,逼近滑模控制器中的切换项,从而有效降低舵面的抖振。搭建自动着舰综合仿真平台,以国外现役某小型舰载无人机为例,仿真结果表明,该自动着舰系统能较好地克服各种因素的影响,实现无人机安全着舰,着舰性能符合要求。     

基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制

以固定翼小型无人机的自主着陆控制为研究背景,提出了一种基于光流的固定翼小型无人机自主着陆控制方法。该方法首先在分析固定翼飞行器着陆段运动特性的基础上,将着陆阶段的控制解耦为对飞行器的横向控制和纵向控制,然后以跑道线作为特征,计算其稀疏直线光流场,并结合摄像机模型以及光流场和速度场之间的关系,用跑道线的水平流作为系统反馈,设计控制系统。最后在Simulink环境下搭建动态仿真系统,仿真结果表明,使用本文方法可以有效实现飞行器的自主着陆控制。     

在复杂大气条件下的飞机自动着陆控制器设计与仿真

对飞机整个自动着陆过程的控制进行了设计,主要采用逆系统方法设计控制律,并用神经网络对控制律进行了鲁棒补偿,神经网络的学习规则为带有死区的关于神经网络灵敏度的线性函数。对于在自动着陆过程中可能遇到的紊流和风切变等几种典型大气情况进行了分析,并将所设计的着陆控制律在上述复杂大气条件下进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的自动着陆系统对复杂大气条件具有鲁棒性,着陆过程中实际飞行高度与期望飞行高度的误差在合理的范围之内。     

基于PO的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测

针对机场环境日益复杂,进近着陆系统对于机场环境的影响十分敏感的实际问题,提出了一种基于物理光学理论(PO)的进近着陆系统信道环境分析和仿真预测方法。应用基于PO的信道散射环境分析方法,建立了系统的信号源模型和考虑信道环境影响的系统航道偏移模型,对受多散射体影响的信道环境下的进近着陆系统进行建模,结合实际问题,应用建立的模型对散射环境中的进近着陆进行了仿真,结果表明,基于PO的仿真预测方法能够较准确、合理地给出散射环境对系统的影响程度,具有预测机场配置物体对系统影响的能力。     

无人机自主着陆地标实时检测方法

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。     

水下机器人自主控制系统的设计与实现

水下机器人(简称AUV)的自主控制系统起着相当于人类"大脑"的作用,它是AUV的核心技术。本文在QNX操作系统下利用多线程技术设计并实现了AUV自主控制系统。介绍了AUV混杂系统结构和自主控制原理,给出了自主控制系统的多线程结构。设计了多线程同步模块,并与QNX消息传递机制相结合实现了AUV自主控制系统线程间的同步与通信。最后在半实物仿真平台上结合具体案例对自主控制系统进行了验证。仿真结果表明AUV自主控制系统能够正确协调各个线程自主完成使命。