风扰下无人机栖落机动的强化学习控制设计

针对无人机在风扰环境下的栖落机动过程,利用含控制的非线性动力学稀疏辨识(SINDYc)方法与模仿深度强化学习(IDRL)方法设计栖落机动的控制策略.首先,采用域随机化方法建立具有多种风况的栖落机动系统训练环境.然后,基于历史数据和候选函数库,采用SINDYc方法离线学习各个风况下栖落机动系统的稀疏模型,以有效辨识风况信息.接着,在具有多种风况的栖落机动系统训练环境中,采用IDRL算法进行栖落机动控制策略的训练,得到风扰下的栖落机动控制策略.最后,通过数值仿真验证了所设计的栖落机动控制策略在风扰环境下的有效性.

固定翼无人机实时运动规划及轨迹跟踪控制

针对小型固定翼无人机自主飞行过程中的避障过程,研究了巡航速度下无人机的实时避障路径规划以及轨迹跟踪控制问题。首先提出了一种基于避碰力的实时避障路径规划算法设计,分析了轨迹时间分配问题及轨迹的拟牛顿法的数值求解方法。然后,为实现无人机对实时避障轨迹的精确跟踪,研究了固定翼无人机基于L_(1)距离和总能量控制法的混合位置控制算法以及姿态控制算法。最后,设计了基于PX4软件在环的固定翼无人机在线避障软件仿真框架并进行了软件在环仿真试验。仿真结果验证了所设计的在线避障路径规划算法的有效性以及轨迹跟踪算法的可行性。