基于改进PSO算法的无人机城域三维路径规划

粒子群优化(PSO)算法得益于其原理简单、易实现等优点,被广泛应用于路径规划。针对传统PSO算法搜索精度不佳、容易陷入局部最优解等问题,提出一种改进的PSO算法用于无人机在城市环境下的三维路径规划。为了改善粒子的搜索效率和精度,采用混沌序列初始化粒子群,使得初始粒子分布更均匀;引入分段自适应惯性权重和自适应指数学习因子,以平衡粒子的全局和局部搜索能力;在速度更新公式中增添加速度因子,以增加粒子离开较差区域的能力;引入自适应调整系数对粒子位置更新公式进行优化;选取4种测试函数进行测试并进行仿真实验,对比遗传算法和传统PSO算法,结果表明改进算法所求结果的质量更好。

无人机自主作战效能评估技术研究综述

无人机自主作战效能评估是衡量无人机在特定作战条件下能否运用自主能力完成预定目标任务的有效途径,是无人机自主作战技术论证和装备体系建设发展的核心问题。从无人机作战效能基本问题出发,首先,剖析无人机自主性与自主能力以及自主作战能力与自主作战效能的基本概念,给出无人机自主作战效能评估的基本流程;其次,分别从任务视角和原理角度对无人装备作战效能评估指标体系、评估方法的研究现状进行综述,归纳总结3类指标体系构建的现状和4类效能评估方法进展;最后,梳理当前评估中存在的问题,展望无人机效能评估技术的发展趋势。相关研究可为后续无人机自主作战效能评估提供技术参考和方向指导,具有重要的军事意义。

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。

城市物流无人机平行航线横向间隔研究

面向未来城市物流无人机高密飞行下安全运行需求,选取空域利用率高的平行航线,聚焦平行航线运行中碰撞风险,研究同时考虑冲突频率和碰撞概率的间隔模型,提出符合安全要求的平行航线横向间隔。借鉴有人机管制经验,确定安全目标水平,并以平行航线上相邻无人机纵向距离小于纵向间隔视为冲突评判标准,再根据实际运行数据,计算区域无人机冲突实际发生频率。综合考虑无人机参数、飞行流量、空域性能、偏离概率及角度、冲突探测与解脱机制等因素,构建多参数、多约束的平行航线城市物流无人机运行场景模拟平台。引入蒙特卡洛方法,给定冲突发生频率和意外偏离概率,假设无人机以一定概率因随机意外偏离而引发无人机之间飞行冲突,模拟冲突下无人机的运行结果,记录违反测试标准的事件。设定1~51 m多个横向间隔待选值,实施510万次仿真实验并统计实验结果,结果发现:①发生违反测试标准事件共计50302起;②事故发生的概率密度与横向间隔服从负指数分布;③可采用施加合适的横向间隔策略,实现安全目标水平。基于拟合的概率密度函数,通过计算剩余风险,对比安全目标水平,确定城市物流无人机平行航线横向间隔为33米。

飞翼布局飞行器研究现状分析

对飞翼布局飞行器的发展脉络进行了梳理,涵盖了从其早期的进化史到现阶段的研究进展,并对未来的发展方向进行了思考和展望。同时,论述了飞翼布局飞行器的几个主要控制难点,具体包括:宽速域非线性状态下的姿态控制问题、多效应耦合下的高精度自主起降控制问题、气动模型近似及强扰动状态下的鲁棒控制难题,以及因多舵面冗余而引起的控制分配问题。此外,还深入讨论了当前重点研究的飞翼布局飞行器的流动控制问题,并对接下来主动流动控制技术的研究动向进行了阐述。

基于改进A*算法的城市物流无人机三维路径规划

针对无人机在城市物流应用中的路径规划时,需要耗费大量时间和计算资源寻找最优解的问题,提出一种改进A*算法。首先,采用栅格法建立三维环境模型,结合无人机性能构建多约束物流无人机路径规划模型,将路径规划问题转化为在三维空间中的最优路径搜索问题;其次,改进后的A*算法引入了动态步长的概念、Bresenham算法思想以及改进的启发式函数,以提升算法的路径规划质量和效率;最后,通过引入对角线距离、欧氏距离和曼哈顿距离作为改进A*算法的启发式函数。结合所建立的三维环境模型,采用参数搜索方法来计算最优权重值,从而提出一种高效的城市物流无人机三维路径规划的优化算法。算例分析表明,改进后的A*算法相比传统A*算法和JPS算法路径规划的平均时间至少降低了24.84%,所得路径平均长度至少缩短了2.89%,平均搜索节点数量至少减少了82.81%。

基于速度障碍-近端策略优化的无人机避障方法

针对无人机在复杂障碍物环境下避障的问题,提出了一种基于速度障碍-近端策略优化的避障策略。根据无人机自身信息和速度障碍法描述的障碍物信息构建状态空间,设计基于速度障碍区域同时包括速度和距离的奖惩函数。在Actor-Critic网络结构下设计近端策略优化的算法框架,通过智能体与环境交互,训练出奖励最大化下的网络参数,实现了无人机在复杂环境中的避障。通过在仿真实验中与其他算法进行各项指标参数的对比分析,证明了所提算法具有良好的泛化性和有效性。

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。

大型水利工程无人机智慧化监控及其成果应用

大型水利枢纽工程建设周期长、施工工作面广且各工序计划衔接紧凑。基于工程建设过程的信息化管理更加直观、高效和智能等需求,文章结合无人机智慧监控的先进技术理念,构建多传感器、多尺度、多分辩率的无人机监控技术体系,实现了工程建设全过程的智慧化监控。同时,还探讨了监控成果在实景三维中国及数字孪生流域建设中的拓展应用思路。研究成果在工程建设各阶段得以推广应用。

应用于无人机全局航迹规划的改进双向RRTs算法

针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标点引力的合力影响有效避开障碍物生长,提高航迹搜寻效率,其次对随机树的节点扩展考虑了无人机飞行性能约束条件,最后采用3阶贝塞尔函数进一步航迹优化。仿真结果表明:二维和三维复杂环境中改进双向RRTs算法相比传统RRT、双向RRTs算法航迹搜索耗时减少了71.3%、24.7%和41.0%、18.6%,验证了改进算法全局搜索能力的快速性和有效性,能很好的应用于无人机离线全局航迹规划场合。

基于Beta分布的目标搜索概率自适应更新策略及其应用

针对不确定先验信息条件下的目标搜索问题,考虑传感器探测概率和虚警概率,设计了基于Beta分布的目标搜索概率自适应更新策略。首先,通过Beta分布建立了不确定先验环境的概率地图,并提出自适应目标搜索概率更新策略,使得无人机能够根据概率信息图动态更新检测次数;其次,在概率更新策略中引入了拒绝概率修正因子,根据地图概率差动态调整概率变化量,避免了搜索任务中可能存在的误检漏检问题;最后,通过数值仿真实验,验证了提出的目标搜索自适应更新策略可在不影响搜索效率的前提下,有效减小无人机的错误检测概率。

基于“信号灯”策略的无人机航线交叉口控制方法:以杭州华正起降场空域为例

近年来,城市场景下的无人机短距物流运输发展迅速,随之而来的城市空域规划问题引起广泛关注。选择无人机航线汇集的航线交叉口作为研究对象,首先分析了航线交叉口的设计影响因素与当前研究现状,接着选取其中的受控平面交叉口进行研究,引入地面“信号灯”策略加以优化。针对平面交叉口和无人机的运行特点,提出了无人机航线通用交叉口模型、信号灯优化控制策略。在杭州华正无人机起降场的真实环境中,仿真验证了本文提出的控制策略可以在保证通行能力的情况下,降低平均延误。研究结果对未来无人机航线交叉口设计和控制具有重要的指导意义。

基于SolidWorks的陆空两用四旋翼搜救无人机设计与控制

陆空两用搜救无人机应用前景广泛,可以在地面和空中进行有效搜索和救援行动。基于四旋翼飞行器设计了一种陆空两用四旋翼搜救无人机,完成了飞行平台和行走平台结构设计,编制了飞控的超声波定高系统和光流定位系统的算法程序,搭建了搜救系统。利用SolidWorks建立了三维建模,并对关键受力部件进行了有限元分析。对后续陆空两用四旋翼搜救无人机的研究具有重要的指导意义。

无人机安全间隔的确定方法

为准确描述无人机空中运行风险,并确定安全间隔,建立了一种综合考虑碰撞概率和冲突率的碰撞风险模型。首先根据无结构空域中两种不同的运行条件,分别建立了碰撞概率模型,针对空域内无法获取动态且无避撞措施的无人机,建立了结合航向的不确定性和位置误差的碰撞概率模型,计算碰撞概率对应的安全间隔;针对空域内可以获取动态且采取避撞措施的无人机,基于其机动性能以及位置误差,系统误差和人为因素,确定避撞所需的安全间隔并计算相应碰撞概率。然后,根据多旋翼无人机在无结构空域运行的特点,使用气体模型以确定空域内的冲突率,将前一步计算得到的安全间隔作为冲突距离,输入进气体模型,计算空域内的冲突频率。最后结合安全间隔对应的碰撞概率和冲突率,得到空域内的碰撞风险。以物流无人机为例,使用上述方法计算无结构空域内碰撞风险和安全间隔,并对两种不同模式进行比较分析,结果表明在无法获取空域内其他无人机的动态信息且无避撞措施时,5%碰撞概率对应的安全间隔为最佳;在可获取动态信息并采取避撞措施时,碰撞风险随着冲突条件下的碰撞概率减少而减少。两种模型均为可行的和有效的,可以为在此两种条件下运行的无人机安全间隔提供参考。

基于HTGVNS算法的卡车与无人机协同配送方法

在现代物流中,针对最后一公里配送中的成本高昂、耗时长、道路不易通行等难题,首次引入卡车与无人机协同配送模式,并以总配送时间最小化为目标,建立混合整数规划模型(MIP)。提出一种新的混合禁忌可变邻域搜索算法(HTGVNS)进行求解。算法利用旅行商问题(TSP)求解器和系统性邻域变化的探索能力求解卡车路径,将客户分配给无人机形成聚类,再使用禁忌搜索过程来优化无人机路径。通过求解不同规模算例验证了所建模型的可行性和算法的有效性。结果表明卡车与无人机协同配送模式能有效地减少配送时间,提高配送效率。

无人机数据链射频前端高强辐射场干扰效应研究

针对四旋翼无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)数据链在低空飞行时易受高强辐射场(HIRF,high intensity radiated field)干扰的问题,本文采用场-路联合仿真的方法对其进行干扰效应的研究。首先,利用电磁仿真软件探究UAV整机模型在HIRF下的天线耦合效应,并对不同辐照方向、信号类型和脉宽系数下的耦合电压进行分析;其次,通过电路设计分析软件对数据链射频(RF,radio frequency)前端电路进行注入仿真并分析干扰效应。结果表明,脉宽系数越小,高斯脉冲造成的干扰越强,相同脉宽系数下的调制高斯脉冲造成的干扰强于高斯脉冲;干扰信号的加入会导致射频前端中频(IF,intermediate frequency)输出信号的峰值显著增大,峰值频率发生偏移以及信噪比降低。

通信约束下UAV集群协同拦截任务分配算法

针对多无人机协同拦截多机动目标的任务分配问题,同时考虑到真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束条件,本文提出了分步一致性拍卖算法(SCBAA)。首先,对真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束等问题进行了描述分析,构建了多无人机协同拦截任务分配模型,设计了综合效能函数以及相应约束条件。其次,为解决多无人机协同打击单一目标的不平衡任务分配以及冲突消解问题,将原任务分配过程分为主要任务分配以及次要任务分配两部分,通过多次拍卖以及冲突消解实现多无人机对单一目标的任务分配。仿真结果表明,该算法可有效解决通信约束条件下的分布式多无人机协同拦截问题,并适应动态环境中任务分配对实时性的要求。

无人机集群对抗决策算法研究综述

无人机集群博弈对抗已经成为未来战争的发展趋势,无人机对抗决策算法的选择对提升无人机集群作战能力至关重要。本文深入探讨了基于规则的、基于博弈论的和基于神经网络的三大类无人机集群博弈对抗决策算法,并对它们的优势和局限性进行了全面分析与总结。在此基础上,提出将“基于多智能体强化学习的信用分配模型”和“基于角色的多智能体强化学习模型”应用于无人机集群博弈对抗的研究思路。最后,强调了选择适当的决策算法对于提高无人机集群作战效能的重要性,并为未来无人机对抗决策的发展提出了有益的建议,为相关领域的研究和应用提供了深入见解。

基于改进蚁群算法的物流无人机航迹规划研究

针对物流配送中无人机航迹规划问题进行研究,考虑无人机性能和空域环境等影响因素,以经济总成本最小,时间最短和安全程度最高为目标,建立多约束条件下物流无人机航迹规划模型。先改善传统蚁群算法的信息素分布,启发函数搜索精度,再叠加天牛须算法进行二次规划,利用改进的算法对上述模型进行求解。研究结果表明:本文算法能够有效减少算法运行时间,并且在规划的最优航迹方面,改进算法规划的最优航迹长度最短,航迹较优,在保证最快到达目标点的同时也保证了无人机飞行过程中能够安全的避开障碍物威胁,证明了改进蚁群算法的有效性。

低空任务空域内建筑物与无人机碰撞风险概率研究

为研究无人机低空运行时与建筑物的碰撞风险概率,基于二维矩阵模型的ABC分类法将低空空域分为A、B、C三层,建立类胶囊型无人机碰撞盒,并建立无人机与建筑物的碰撞风险模型。通过蒙特卡洛模拟统计不同低空任务空域环境内无人机与建筑物的碰撞风险概率,系统的分析仿真结果,证明该模型具有可行性。当改变任务空域范围或机型尺寸、巡航速度、建筑基地使用面积以及建筑物高度时,建筑物与无人机的碰撞风险会随着改变,且两者具有正比关系。