面向机动目标跟踪的无人机横侧向制导规律

       现有的standoff跟踪制导方法在进行机动目标跟踪时不能同时满足响应速度和稳态精度的要求.对用于航路跟踪的参考点制导法(RPG,Reference Point Guidance)进行改进,推导了无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在跟踪机动目标时的横侧向制导规律.采用二阶非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上分析了改进后RPG的渐近稳定性.仿真结果表明,相比Lyapunov向量场(LVFG,Lyapunov Vector Field Guidance)和模型预测控制(MPC,Model-based Predictive Control)的制导方法,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分

       (ITAE,Integrated Time Absolute Error)指标均优于LVFG和MPC.因此,所提制导规律能够对机动目标的运动进行有效补偿,并具有更快的响应速度、更高的稳态精度和较好的实时性。

       对无人机操作手在执行任务时不能有效地识别与处置特情的难题,提出了一种基于故障树遍历分析和快照技术的无入机特情模拟训练方法,并以样例无人机为研究案例进行了关键技术解析、通用化特情训练系统设计实现和试验.利用故障树理论,建立完备的无人机故障树模型,分析了需重点模拟训练的特情.利用快照技术,实现了不同飞行阶段训练的解耦;结合RTW(Real-Time Workshop)技术、数据库技术和视景仿真技术,完成了通用化无人机特情训练系统的开发,并成功应用于某型无人机的特情训练.给出了样例无人机操作手在不同方法下的训练结果,通过统计数据对比,表明该方法与常规的方法相比,训练效率更高,训练的完备度更好。

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