无人机路径跟随引导率参数优化选择方法

针对传统路径跟随算法中引导率参数选择非优化问题,提出一种基于遗传算法的引导率参数优化选择方法,构建无人机自适应路径跟随系统。遗传算法将选取的引导率、预先设定的路径和无人机初始姿态作为输入,根据航迹误差和控制效益这两个评价指标,构造适应度函数,自适应地选择最优引导率参数,无人机据此参数执行路径跟随。在大疆M100无人机上进行实例飞行,分别对carrot chase和NLGL(nonlinear guidance law)引导率进行参数选择测试,实验结果表明,在这两种引导率下,遗传算法选择的参数最优,基于该参数的引导率能使路径跟随的代价降到最低。

全翼布局无人机滑跑轨迹跟踪方法研究

以全翼布局无人机为研究对象,针对其滑跑过程中跟踪直线轨迹的问题,通过仿真和试验对比了L1轨迹跟踪法、追踪法和矢量场轨迹跟踪法的控制效果。首先,详细介绍了不同轨迹跟踪方法的原理与结构,并针对它们未考虑速度的问题进行了改进,简化了参数调整的复杂程度。然后,仿真分析了三种轨迹跟踪方法在不同速度和不同初始角度条件下对全翼布局无人机的控制效果。最后,通过试验测试了三种轨迹跟踪方法在实际使用过程中的控制效果。仿真和试验结果均表明,相比于其他两种轨迹跟踪方法,矢量场轨迹跟踪方法具有更好的控制效果,完全能够满足全翼布局无人机的控制需求。