战机在战场追逃过程中需要完成超机动动作以快速进入优势攻击区域, 但在大攻角飞行范围内, 飞行过程具有强烈的耦合作用。传统的动态逆控制方法具有很好的快速解耦能力, 但鲁棒性较差。提出一种基于非线性动态逆的L1自适应飞行控制方法, 通过引入PI型动态逆控制和L1自适应结构, 提高了系统的动态性能和鲁棒性。最后利用某软件仿真战机类眼镜蛇机动, 结果表明该方法在提升了系统动态性能的基础上, 还可以有效补偿参数不确定性等扰动, 同时提高了鲁棒性, 能够为战机空中作战提供技术参考。
作战飞机 飞行控制系统 动态逆 L1自适应控制 超机动 鲁棒性 fighter aircraft flight control system dynamic inversion L1 adaptivecontrol super-maneuver robustness
为提高多智能体任务完成效率以及降低成本,基于阿克曼无人车模型设计了滑模控制器, 实现了跟随车对于期望轨迹跟踪。采用双曲正切函数代替指数趋近律中的符号函数, 保证切换函数具有连续性。证明了新构造趋近律作用下系统的收敛性。基于树莓派4B和ROS搭建了低成本无人车实验平台, 完成了ROS软件功能设计, 包括无人车平台的导航、建图、TF变换等功能。针对多无人车系统完成了组网操作, 使得无人车能够进行传感器数据共享并通过TF变换关系求得相对位置信息。最后基于所设计的滑模控制器在实机平台完成实验, 得到编队控制性能曲线图并进行了定性定量分析。
无人车 自动控制 滑模控制 编队控制 多智能体系统 unmanned ground vehicle automatic control sliding mode control formation control robot operating system ROS multi-agent system
单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础, 针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难, 提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络, 为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数, 加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进, 加快网络收敛速度, 使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验, 结果表明, 该方法具有更好的检测精度与检测速度。
深度学习 目标检测 遥感图像 小目标 特征融合 deep learning target detection remote sensing images small target feature fusion
采用高斯粒子滤波算法进行姿态估计算法设计, 将四元数离散方程作为状态方程。算法由采样调节粒子、采样粒子、权值计算、均值协方差计算和Cholesky5个模块组成。通过采用非标准化权值计算四元数“平均”值和协方差阵, 并且改写协方差阵计算公式, 实现流水线高斯粒子滤波算法。同时提出了并行化设计方案, 利用FPGA剩余资源进一步优化运行速率。给出的简化粒子滤波算法与高斯粒子滤波算法设计不仅可用于无人机姿态估计, 对于其他非线性估计问题及应用亦适用。仿真结果表明了本设计的可行性和有效性。
无人机 高斯粒子滤波 姿态估计 UAV Gaussian particle filter attitude estimation FPGA FPGA.
针对粒子滤波计算量大、硬件实现困难的问题, 提出了一种用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法, 并通过Xilinx System Generator在FPGA上实现。首先, 对通用粒子滤波算法进行适当简化, 使其减少计算量并且易于硬件实现；其次, 采用模块化设计, 利用状态机综合并实现各个模块的时序控制；最后, 转换为硬件语言, 完成硬件仿真。仿真结果表明, 所设计的简化粒子滤波算法各个模块工作正常, 且具有较好的跟踪精度及运行速度, 可用于非线性、非高斯系统的粒子滤波实现, 对于粒子滤波的硬件实现方面具有一定的参考价值。
纯方位跟踪 粒子滤波 硬件实现 Bearings-only tracking particle filter FPGA FPGA System Generator System Generator hardware implementation
主要研究了动态分配算法在推力矢量飞机上的应用。首先对该推力矢量飞机基于时标分离原理建模，控制系统分为快、慢回路。执行器的动态特性设为一阶惯性环节。然后分析了动态控制分配的算法及求解过程，并对该算法的动态特性和稳态特性做了必要的证明。针对推力矢量飞机包括传统舵面及推力矢量舵面在内的执行器的动态特性，对其进行了动态控制分配的仿真。仿真结果表明, 高频执行器在机动过程中的使用程度相对增加了，飞行器跟踪姿态角指令更敏捷; 推力矢量舵面偏转速率保持较小水平，有利于延长发动机的使用寿命。动态控制分配在推力矢量飞行器上的应用取得了良好的效果。
推力矢量 飞行器 动态控制分配 执行器频率 发动机寿命 thrust vector aircraft dynamic control allocation actuator frequency engine life
研究了一种基于Super twisting算法的滑模观测器和比例积分的超机动飞机动态逆控制方法。首先分析考虑推力矢量下的超机动飞机非线性特性,建立飞机非线性仿真平台;然后在快回路中针对飞行环境下外部直接干扰力矩,采用Super twisting算法的滑模观测器估计干扰力矩,设计补偿控制律进行干扰抑制;慢回路中采用经典的比例积分控制弥补由非线性对消引起的系统逆误差;最后对设计的控制律进行大迎角下的“眼镜蛇”机动。仿真结果表明,设计的控制律使超机动飞机具有良好的快速性和稳定性。
超机动飞机 非线性控制 动态逆控制 比例积分 滑模观测器 super maneuverable aircraft nonlinear control dynamic inversion control Proportional Integral (PI) sliding mode observer
平流层飞艇在靠浮力升空的过程中,需要对其进行姿态稳定控制。针对飞艇的姿态控制系统的非线性、不确定性和多输入多输出特性,给出了基于轨迹线性化的飞艇姿态控制方法。根据奇异摄动理论,将飞艇姿态系统分成内、外两个回路,依据轨迹线性化方法(TLC)分别设计了内回路控制器和外回路控制器;最后,对所设计的飞艇姿态稳定控制器进行了数字仿真验证。仿真结果表明:即使在控制系统参数存在不确定性的条件下,仍可在所设计的闭环系统中实现飞艇姿态的稳定控制。
大型飞艇 姿态控制 轨迹线性化控制 平流层 large airship attitude control trajectory linearization control stratospheric
