多无人机协同运动目标搜索问题研究

为改善多无人机协同目标区域覆盖搜索中传统无人机搜索策略无法对运动目标有效探测的缺陷,以减小搜索盲区、提高无人机编队对区域的有效搜索覆盖率为目的,提出一种多无人机斜线协同搜索策略。给出无人机传感器模型,分析无人机搜索运动目标原理,提出扫描概率模型。仿真结果表明,利用改进后搜索策略能够更加有效地完成搜索任务,通过比较证明了所提方法的优越性和准确性。

基于改进遗传算法的异构多无人机任务分配

针对异构多无人机协同任务分配问题,提出了一种基于改进的遗传算法的多UAV任务分配方法。根据多UAV协同任务分配问题的特点,设计了新的遗传算子,并且对适应度值做了标定,有效避免了算法在最优解附近摆动现象的发生,从而提高了任务分配的效率。充分利用改进遗传算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UAV协同目标分配问题。仿真结果表明,改进的遗传算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单有效。

基于MAS的多无人机系统集散式控制体系结构研究

多无人机协同作战是未来空战的主要模式。将多无人机协同作战问题看作复杂的动态协作问题,利用多智能体技术建立多无人机系统的集散式控制体系结构。探讨了在所提出的控制体系结构下,系统能够快速应对各种突发战况,进行组织结构的重构,展现了较好的可重构性。研究表明,基于多智能体技术的集散式控制体系结构适用于多无人机协同作战过程。

基于有限时间状态反馈的多UAV编队飞行控制研究

基于反馈线性化，采用有限时间一致性控制方法实现了多UAV的编队飞行控制。本文为无Leader结构，采用虚拟结构法，各UAV只需邻居间的信息。利用齐次系统性质，设计出一种编队控制器，使得各UAV能实现期望的位置和速度控制。基于多UAV的编队飞行验证了本文控制方法的有效性。

基于并行GAPSO算法的多无人机协同任务规划

任务规划是无人机协同作战的关键技术之一。以压制敌方防空火力任务为背景,考虑战场地形与威胁分布、击毁目标需要的火力以及无人机的战斗毁伤概率等因素,建立了多架无人机协同攻击多个地面目标的任务规划模型,并提出并行遗传粒子群优化算法(GAPSO)求解任务规划问题。通过具体的仿真算例验证了协同任务规划模型的合理性,并比较分析并行GAPSO算法与标准GAPSO算法,证明了并行GAPSO算法具有更好的收敛性且能避免陷入局部最优。

DAM-BBOPSO算法的Multi-UAV集群攻击任务规划

现代防御技术的迅速发展使得无人驾驶飞行器的攻击效果大大下降,无人驾驶飞行器自主编队集群攻击技术已经成为未来战场的关键技术之一,多无人机之间的任务规划算法是保证无人机顺利、高效完成任务的关键.将无人机集群攻击任务规划问题看成是多约束的任务分配过程,建立任务规划模型,结合分布式拍卖机制和生物地理算法对粒子群优化算法的粒子初始化和寻优过程进行改进.根据实际约束条件生成初始粒子,保证了粒子的多样性;在算法优化过程中,利用生物地理算法与粒子群算法对粒子运动进行动态的控制,使得算法具有更好的适应性与稳定性.仿真结果表明运用分布式拍卖机制生物地理粒子群优化算法得到的方案不仅完全满无人机集群攻击任务的要求,而且比传统粒子群优化算法和生物地理粒子群优化算法具有更好的收敛性.

无人机多光谱遥感反演抽穗期冬小麦土壤含水率研究

及时获取田间作物的土壤水分,对指导精准灌溉有重要意义。以抽穗期冬小麦为研究对象,采用低空无人机搭载六波段多光谱相机获取其冠层光谱反射率,并与参考点光谱反射率求差得差值反射率(DR),不同深度的土壤含水率(0~10、0~20、0~30、0~40、0~60 cm)与参考点土壤含水率同样求差得差值土壤含水率(DSM),对DR与DSM进行相关性分析,分别建立2者的一元线性模型和多元线性回归模型并验证。结果表明:一元模型中,40 cm深度的优于60 cm,20 cm的预测效果不佳;多元模型中,宽行距中40 cm深度的最优,建模R2和验证R2均达到了0.9以上,预测均方根误差仅为0.016。该研究可大面积快速获取田间土壤水分,为精准灌溉提供一定的理论依据。

基于无人3D摄影技术的雪松(Cedrus deodara)群落高度测定

植物群落高度是反映植物群落特征的重要指标,植物群落高度的测定能给植物群落多样性分析、生物量估算、功能形状研究提供重要的数据基础。传统的森林调查主要由生态调查工作者通过目测或者利用激光测高仪对每个个体进行逐一测定,因此劳动强度大,耗时费力,并且难以进行大面积的植物群落高度调查。近年来,随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的飞速发展,催生了无人机低空摄影测量和遥感技术,该技术已被应用于农作物植株高度测定和生物量估测等。然而针对植被类型多样、树木种类繁多且地形复杂的山区如何精确的获取植物群落高度仍然是一个较大挑战。以缓坡地形的云南大学呈贡校区为研究区,选取校区内人工种植的雪松(Cedrus deodara(Roxb.)G.Don)林为研究对象,利用无人机搭载可见光相机平台获取研究区近地面航空影像,利用高分辨的影像匹配加密获得的点云数据生成数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)。依据点云分类提取非植物类点,消除少数因植被与非植被相接的边缘模糊而错分类的部分,内插后生成数字地面模型(Digital Terrain Model,DTM)。将DSM和DTM叠加相减得到树木高度变化模型(Canopy Height Model,CHM),即获得研究区各个雪松的高度。然后利用激光测距仪测定研究样地内100棵雪松的高度,将此测定的树高与无人机航测技术生成的CHM模型测定的树高值进行精度检验。结果表明无人机测定的树高值与激光测距仪测定的树高值线性拟合度较高,r2值在0.904以上。此方法基于无人机影像生成空间模型,提取树高,受外界环境因素影响较小,且成本较传统测树方法低廉,可广泛运用于各种植物群落的调查研究当中,有极好的应用前景。

多无人机在协同压制无线通信网链路中的应用

提出了利用多架无人机协同压制无线通信网单个节点的所有无线链路、阻断其正常通信的方法。首先,分析得到无人机干扰中继节点时的有效压制干扰起始位置,利用改进的差额法将待干扰节点所有无线链路分配给多架无人机。然后引入绕圈等待策略减小各无人机间的航路代价差异,并采用一致性算法协调控制各无人机飞行速度,使各无人机同时到达各自有效压制干扰起始位置实现协同压制。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性与可行性。

具有通信时延和拓扑时变的多无人机姿态同步控制

针对具有二阶动力学特性的多无人机系统模型,研究了多无人机(multi-UAVs)系统在通信时延和通信拓扑结构为无向时变情况下的姿态同步问题。通过对姿态同步的一致性条件分析,将一种针对多个一般非线性系统的基于输出反馈的协同控制方法应用在采用四元数法描述的空间多个刚体姿态的协同控制系统中去,并利用姿态动力学及Lyapunov-Krasovskii泛函对该控制方案进行了理论证明。数值仿真结果表明,当通信时延、通信拓扑结构等参数随机切换时,该姿态同步控制算法能有效地保证每个飞行器在编队中能够与其他飞行器保持姿态同步的同时,还能够在有限时间内达到期望的时变姿态以及角速度。

基于STM32的四旋翼无人机在线监测系统研究

无人机状态监测与预警技术是提升无人机飞行安全性的重要技术途径之一。为了提升四旋翼无人机的飞行安全性,开发了一种基于STM32F42x系列处理器的无人机在线监测系统。首先,该系统采用了多传感器冗余互补措施来实现对无人机惯性数据的精确测量;然后,根据无人机的结构特点增加外设传感器,实现了对无人机供电的电压电流、环境温湿度、电池温度和机体振动等多路数据的同步监测;最后,基于TCP网络传输协议实现了无人机与地面站之间的数据通信。试验结果表明,该系统可以有效地实现对四旋翼无人机状态的实时在线监测。

应用于无人机的新体系数据记录系统设计

无人机在实际应用中,呈现出采集数据量大、多传感器数据同步要求高、数据分析日益重要等特点。本文提出的新体系数据记录系统,针对当前无人机应用场景特点,能够实现多源数据的高速同步记录,且具备一定的数据分析能力,具有广阔的应用前景。该数据记录系统基于当前主流的VITA46串行数据架构标准,系统主要包括数据记录平台、数据转存平台、数据分析平台和数据管理平台,各平台之间及平台内部各模块之间,采用高速串行交换总线互连,有效解决了GB/s级别带宽的数据传输问题。此外,通过把各平台进行系统集成,单机设备即可实现高速数据采集、存储、实时显示、数据回放和应用分析等多种功能,适用于农业、电力、勘探和测绘等多场景应用下的无人机数据采集、记录与分析。

复杂区域多UAV覆盖侦察方法研究

为提高多无人机对复杂目标区域进行覆盖侦察的效率,首先采用多边形宽度和最小面积外接矩形求解方法对不规则区域进行整理和离散化处理;其次,基于改进蚁群算法对各离散网格中心节点进行优化生成树的构建;最后,依据所得优化生成树进行多无人机协同覆盖侦察航路的规划。仿真结果表明,所提方法在完成目标区域覆盖侦察任务过程中所需转弯次数最少,且无需重新任务规划即可完成编队侦察任务重构,有效的提升了系统覆盖侦察的效率。

基于滑模方法的分布式多无人机编队控制

给出了一种基于滑模控制(SMC)方法的分布式多无人机编队控制策略.首先,基于齐次性方法设计了一个分布式的滑模面,使得在滑模面上的多无人机系统能够实现有限时间编队.其次,设计滑模控制器,使得系统状态能够在有限时间内到达滑模面,同时还能对系统中存在的有界扰动进行补偿.再次,假设扰动未知且在不可建模的情况下,利用自抗扰的扩张状态观测器(ESO)对扰动进行估计并补偿.最后,仿真实验验证了所提方法的有效性.

基于视觉的多旋翼无人机定位与地图构建

在缺乏GPS等定位方式的未知环境中,采用视觉的方法对多旋翼无人机定位导航与地图构建逐渐成为该领域研究的热点,本文针对无人机的视觉定位与地图构建技术方法进行综述。首先,分析了两种自主飞行控制方式的优缺点,指出设计的要求和难点;其次,研究无人机定位与地图构建的不同视觉方法,对几种方法特点进行分析并总结研究现状;最后,讨论多旋翼无人机视觉控制的发展趋势。

多无人机编队飞行气动耦合仿真

针对多无人机紧密编队飞行中的气动耦合问题,提出了一种基于涡流模型分析和计算流体力学(CFD)仿真相结合的气动耦合研究方法。该方法首先在分析长机尾涡对僚机产生诱导速度的基础上,分别建立了僚机气动增量、两机相对位置及相对方位的数学模型,进一步通过仿真计算得到编队飞行时的最佳间距,最后利用CFD对长机与僚机间的气动耦合效应进行了仿真。结果表明:X-47B无人机按此间距编队飞行时,僚机的升阻比从5.4774提高到7.2231。