基于进化计算的多无人飞行器协同航迹规划

提出了一种在已知静态环境下利用进化计算实现多无人飞行器的分层离线协同航迹规划方法．针对多无人飞行器从不同起始点出发同时攻击某一预定目标问题，该方法可规划出由一系列导航点组成的三维航迹，并确保多无人飞行器在按一定的速度飞行时能避免相互碰撞、远离威胁障碍，满足航迹条件及协同限制．结果表明了该方法的可行性．     

智能无人集群系统协同控制关键问题分析

无人机集群协同控制是智能无人机集群协同作战的技术基础,在复杂的动态环境和时间敏感态势下,可实现对各种信息快速有效地获取、处理、传输以及多平台的控制。针对智能化无人集群系统协同控制的关键问题,重点分析了复杂战场环境下多无人机系统的多级分布式协同控制体系结构以及具有时空约束的协同航迹规划问题,比较了采用三种不同算法的多无人机协同航迹规划的仿真结果;分析了集群编队控制中的协同控制策略和编队队形重构等关键问题,给出了多无人机编队运动轨迹和编队构型变化轨迹的仿真结果。最后从5个方面阐述了智能无人机协同控制技术的发展。     

无人机集群任务规划与协同系统架构

针对无人机集群任务规划与协同控制面临的规模可扩展、任务多样化、指控互操作等新需求新挑战,界定了无人机集群任务规划与协同系统架构概念与内涵;从集群拓扑组织方式入手分析了集群任务规划与协同系统架构发展现状;在此基础上,提出了混合式无人机集群任务规划与协同系统架构设计方法,建立了分布式扁平化体系架构总体设计方法、自适应演化与自组织重构机制和事件驱动的协同触发机制。采用层次化设计思想,设计了系统底层控制层、高层控制层、协调层、通信层和人机交互层五层次结构。研究结果表明,相比于现有方法,提出的体系架构和设计方法充分考虑了单体间的组织方式、信息交互模式和互操作等集群间的基础性问题,为无人机集群任务规划与协同系统架构设计提供了理论支撑和设计参考。     

考虑平台特性的多层建筑物内履带式无人平台运动规划

针对在多层建筑物内无人平台的自主导航问题,提出一种考虑平台特性的运动规划框架。根据履带式平台的特点,采用零半径转向运动基元方案,并引入维诺路径,提高了全局规划在狭窄环境中的灵活性与安全性。经过分段三次Hermite插值得到平滑的全局路径。基于履带式平台运动模型,在轨迹预测的基础上,利用波阵值来提高局部规划算法在障碍物信息失准情况下的鲁棒性,并结合有限状态机决策模型,实现多楼层间的自主导航任务。对算法进行了仿真与实车实验验证。研究结果表明,新算法能够更好地适应室内环境空间狭窄的特点,同时也证明了在实际环境中的可行性。     

无人作战飞行器编队协同攻击轨迹规划研究

研究了无人作战飞行器（UCAV）编队协同对地攻击轨迹规划问题。基于单机运动学/动力学方程、编队成员相对运动模型和威胁模型,结合平台初、末端约束条件,建立了编队协同对地攻击轨迹规划数学模型;提出了综合考虑单机威胁、任务时间、编队等效碰撞次数及执行指令时间误差的综合目标函数,形成最优控制方法的求解框架。为使编队整体轨迹优化,将编队任务轨迹分段。采用hp自适应伪谱法对构建的模型进行解算,得到编队攻击轨迹。数字仿真结果表明：规划的编队攻击轨迹满足约束要求,证明了所构建的编队攻击轨迹规划模型的有效性。     

搭载任务载荷军用地面无人系统发展综述

随着军用地面无人系统研究的深入,单一的地面无人机动平台或任务载荷很难满足现代战场的需求,只有任务载荷和机动平台协同发展,地面无人系统才能在战场中真正形成战斗力。为进一步推动任务载荷与机动底盘协同技术的发展,综述了搭载任务载荷军用地面无人系统的发展背景、研究现状及技术特点,分别从多层次多维度的环境建模、基于多模态数据的通行度估计、基于多智能体协同建模的协同规划控制优化方法三方面对其关键技术进行阐述,总结了相关的研究框架和重点,并对搭载任务载荷军用地面无人系统未来的发展方向进行了展望。     

强化学习在智能无人系统决策管理中的应用

智能无人系统需要在复杂环境下快速稳定地进行决策,并具备应对非预期状态的能力。智能无人系统往往由于环境及任务复杂度高而难以实施决策管理,利用强化学习平台进行智能无人系统决策管理是很好的解决方案。针对智能无人系统所处的多样性、复杂性、高动态性和不确定性环境,利用强化学习平台进行智能无人系统决策管理,在传感器有限的情况下对环境和态势进行准确感知与决策,使智能体能够利用自学习和自适应能力快速完成决策。强化学习通过与环境的自主交互过程来学习决策策略,使得策略的长期累积奖励值最大,通过强化学习平台和仿真平台的对接来进行决策模型搭建和智能体训练,并通过对智能体输出策略的控制来实现智能无人系统的决策管理。     

多智能体技术与未来无人舰艇编队

在对多智能体技术进行简要介绍与可行性分析的基础上,提出了无人舰艇编队的构想。探讨了多智能体系统的设计方案,列举了无人舰艇编队的优缺点,在对比中看出了无人舰艇编队的显著优越性,同时也看到了这一构想的光明前景。     

无人作战系统之八 “粉碎者”:技术超前的无人战车

<正>"粉碎者(Crusher)"无人作战平台不同于急于投入现役的其他无人作战平台,它是一款旨在验证军用智能作战机器人技术的技术平台,因而在研制中敢于大胆创新,大量运用新技术将人们更多的"梦想"融入其中——     

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

提出一种基于粒子群优化算法的无人机路径规划方法,利用粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,从而有效减小搜索空间,得到一条全局最优路径。仿真结果表明：该方法能够快速有效地完成规划任务,获得满意的三维航迹。     

不确定环境下的多无人机协同搜索航路规划

为解决多架无人机(UAV)在不确定环境中搜索目标的问题,根据多UAV协同搜索的基本原则,建立了多UAV协同搜索的环境模型和UAV运动模型,提出了一种满足UAV机动限制和适应数据通讯延迟的协同路径决策算法.根据先验知识将环境分为未知环境,已知环境和禁飞区,设计了搜索回报函数,引导UAV对未知环境进行搜索,对已知环境进行规...     

地面无人平台体系架构研究综述

综述了体系架构研究在地面无人系统领域的研究现状,总结了现阶段较为典型的体系架构,如ROS、JAUS、4D/RCS和云机器人系统架构的研究和应用现状.结合这些典型的体系架构,阐述了分层递阶式、反应式、混合式体系架构的特点.结合现状,分析了无人平台体系架构的发展趋势.最后从地面无人平台的需求出发,提出了和发展趋势相适应的基础理论关键技术.     

一种无人侦察机监控航线规划方法

提出了一种基于粒子群优化算法的监控航线规划，探讨了粒子群中单个粒子的编码方式和解码顺序，研究了航线光顺方法．最后进行了仿真检验．结果表明，该算法切实可行，初步解决了无人侦察机的监控航线规划问题，在一定程度上提高了无人侦察机的监控效率．     

带有多未知性的无人车编队控制

文中研究无人车领导者具有未知线速度、角速度及其未知上界等多种未知性的无人车编队控制问题.首先,通过变换将无人车编队控制问题转化为无人车一致性问题;其次,为补偿这些未知性,通过建立时变反馈控制方法,解决了无人车一致性控制问题,进而实现了无人车编队控制.该方法的核心思想是在控制器中引入一个时间函数使得随着时间的增加,这些未知性能够得到补偿.最后,通过数值仿真验证了控制算法的有效性.     

军用地面无人机动平台技术发展综述

地面无人机动平台对发展高机动地面无人战斗系统具有重要的战略意义,是当前各国国防科技领域的研究热点。文中综述了军用地面无人机动平台的发展历程与最新进展,分别阐述和分析了其基本组成和发展特点,然后从环境感知、运动规划、跟踪控制等方面总结了军用地面无人机动平台发展中的关键技术,并对军用无人机动平台的研究方向和研究重点进行了展望。     

基于层次分解策略的无人机多机协同航线规划方法研究

针对要求同时(依次)到达目标, 无人机团队生存概率最大这种协同要求下的航线规划问题, 提出了一种基于层次分解策略的方法, 将整个动态、大规模、强耦合的优化问题化解为三个层次: 航线规划层、协同规划层和航线平滑层.仿真结果表明该方法是有效、可行的.     

一种无人作战飞机作战效能评估的模型及方法

为了检验无人作战飞机作战效能,优化战场配置,建立了无人作战飞机作战效能评估模型。采用分步评估、整体评价的方法,给出了无人作战飞机作战效能评估的具体计算过程,并用该方法对MQ-9"收割者"B无人作战飞机和F-16、幻影2000战斗机进行实例分析。结果表明:实例运算结论比较客观,验证了该模型及方法的可行性。同时,该模型能客观地分析现阶段无人作战飞机的优劣,为无人作战飞机的发展和运用提供参考。     

智能车辆视觉里程计算法研究进展

对智能车辆视觉里程计算法进行了综述,首先说明了视觉里程计的基本原理,然后从所使用的信息特征、相机配置、两帧或多帧计算框架等方面对视觉里程计系统进行了分类与比较,其次详细介绍了视觉里程计算法中的关键技术问题,包括特征选择与匹配、鲁棒运动估计等,最后讨论了视觉里程计未来发展方向。     

美海军无人潜航器关键技术综述

无人潜航器在美海军的军事转型中扮演着非常重要的角色，对美海军巩固海洋战略优势意义重大。本文简介了美海军无人潜航器的发展现状和主要军事应用．重点分析了美海军对无人潜航器的自动化、能源动力、传感器和传感器应用、通信、导航以及材料等几项关键技术的需求，并介绍了这些技术研究目前已经取得的成就。