基于动态流体扰动原理的三维滚动航路规划

       复杂环境中存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况,将动态流体扰动算法与滚动优化策略相结合,进行无人机(UAV)三维动态航路规划.基于移动目标运动信息与威胁运动信息引入相对初始流场,用扰动矩阵量化表示障碍物或威胁对相对初始流场的扰动影响,计算相对扰动流场,进而得到实际流场流线即无人机规划航路.充分利用实时环境信息,综合考虑未来运动态势,在有限时域内采用动态流体扰动算法规划出可选航路,然后构建目标函数,滚动优化反应系数,实现在线航路规划.仿真结果表明,该算法能较好地适用于复杂动态环境.针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件,提出了一种基于多智能体系统(MAS)技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法.利用多Agent之间的交互作用,以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化,从而可实现多架无人机的自主编队飞行.考虑到leader-follower原理的支配机制,对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究,设计了僚机编队控制器,通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性.最后针对编队队形的变换与躲避威胁等特殊情况对无人机编队单元之间的协调优化进行了仿真验证和分析。

       一种小型涵道式无人机的姿态控制系统的设计及实现技术.首先通过对无人机组成部分的动力学分析建立了涵道式无人机的数学模型,将模型进行线性化,并针对飞行试验过程中的不确定性以及结构紧凑带来的易受外部干扰的特性设计了基于H∞理论的鲁棒控制器,并将控制器带入非线性系统进行仿真,仿真结果验证了该算法的有效性.飞行试验结果表明,该控制器在悬停及小范围机动时比传统的PID控制器具有更强的抗干扰性,提高了飞行器的稳定性和操控性。


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