1 西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710048
2 陕西省智能协同网络军民共建重点实验室, 西安 710048
为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。
光通信 紫外光 改进人工势场法 编队飞行 防碰撞 optical communication ultraviolet improved artificial potential field method formation flight anti-collision
1 中国民用航空飞行学院, 四川 广汉 618307
2 中国空气动力研究与发展中心超高速空气动力研究所, 四川 绵阳 621000
针对无人机群自主编队飞行中存在的执行任务单一、链数据交互量大的问题, 提出了一种以分布式通信为基础的多Swarm中心的无人机群编队模型。首先, 根据涌现计算思想构建四项飞行规则以建立无人机群编队模型, 将Lyapunov稳定性理论和单架无人机运动模型相结合, 为每一架无人机独立设计速度控制器, 并证明控制器的稳定性。仿真结果表明, 不同属性的无人机在混乱的初始条件下能够自动分类、聚集并形成不同形状的稳定队形飞向各自目标执行任务, 从而提高了无人机群的飞行效率。
旋翼无人机 编队飞行 涌现计算 分布式通信 群体智能 rotor UAV formation flight emerging calculation distributed communication swarm intelligence
1 海军航空大学，山东 烟台 264001
2 海军航空大学训练基地，山东 青岛 266108
针对无人机集结完成之后在三维空间编队飞行时的队形保持问题，提出了基于虚拟长机的三维编队保持系统。利用无人机飞行三维空间运动学关系，结合简化的无人机自动驾驶仪模型，基于以虚拟长机为参考的旋转坐标系建立相对运动学模型，采用滑模变结构控制方法设计了多无人机队形保持控制器。通过仿真验证，该控制器能够使无人机跟踪机动飞行的虚拟长机并保持编队队形稳定，且响应精度和速度较为理想。
无人机 编队飞行 编队保持 滑模控制 UAV formation flight formation keeping sliding mode control
1 西安理工大学 自动化与信息工程学院, 西安 710048
2 陕西电子科技职业学院 通信工程学院, 西安 710048
为了研究直升机编队飞行在链路中断或节点中断情况下的路径恢复, 基于紫外光非直视通信的路径损耗, 采用Dijkstra算法寻找网络连通性的前提下直升机编队飞行通信网络的最优路径, 通过节点移动来实现链路中断或节点中断时的路径恢复。通过理论以及仿真分析, 得到了最优路径在不同链路断开时的路径恢复情况。结果表明, 采用所提出的算法虽然在节点移动时需要花费2s~3s的时间, 但是与路径重寻方法相比, 3跳和4跳节点的链路收敛时间能够有效减小0.2ms和0.4ms, 路径权值同样能够减小20dB和45dB, 因此该算法具有可行性。这一结果对机群间路径快速恢复的研究有一定的应用价值。
光通信 紫外光 路径恢复 编队飞行 最优路径 optical communication ultraviolet path recovery formation flight optimal path
中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
以水平圆编队构型为例，利用卫星防真工具包(STK)工具构建两种三颗星绕主星伴飞的编队飞行模型。在Matlab软件中读取从STK编队模型导出的轨道数据，包括光照时间、太阳相位角、伴飞星之间的位置关系以及太阳、月亮分别与观测相机之间的位置关系等，并建立伴飞星对主星、伴飞星之间进行天基光学观测的可见性分析模型，推导出伴飞星对主星、伴飞星之间可见性时段。综合考虑实际空间环境中的各个影响因素，提出了编队卫星在轨运行时做可见性分析的方法，得出了对在轨目标进行天基光学观测的可见性分析结果，为编队星座技术应用于天基光学观测提供了技术支撑。
测量 天基光学观测 可见性分析 编队飞行 STK软件 光学学报
2012, 32(s1): s112004
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院， 北京 100191
编队飞行中需要确定主机和从机之间的相对位置关系，就是要解决导航定位问题。针对无人机在编队飞行过程中由于机动性较大，惯性元器件测量容易出现偏差，进而影响系统的运动状态方程的情况，或者是在系统噪声与观测噪声的统计特性不能够准确得到的情况，提出了一种新的模糊自适应滤波方法。根据实时得到的量测新息的实际方差与理论方差的差值和量测新息的均值，按照判定条件选择适合的滤波方法，然后由设计的模糊推理系统在线实时调整系统噪声和量测噪声矩阵，或是调整状态误差协方差阵即强跟踪滤波，使无人机编队飞行即使在恶劣的环境下依然保持确定的队形不变。仿真结果表明，该算法具有较好的自适应效果。
相对导航 编队飞行 模糊自适应滤波 四元数 relative navigation formation flight INS/GPS INS/GPS FLAS quaternion
1 中国科学院,长春光学精密机械与物理研究所,吉林,长春,130033
2 中国科学院,研究生院,北京,100039
为提高椭圆参考轨道编队的精度,研究了一种无摄动椭圆参考轨道的卫星编队飞行设计方法.本方法是在RAC坐标系下研究两星相对运动问题.利用RAC坐标系下的敏感矩阵,将轨道根数差与从星的RAC坐标建立联系,从而推导出椭圆轨道编队设计算法.利用此算法设计出3种主从形式的编队队形,分别是沿轨编队、穿轨编队和同轨迹编队.仿真验证表明,沿轨编队的位置、速度误差均为0;穿轨编队被证明为不符合实际的编队队形;而同轨迹编队的位置误差控制在毫米量级,速度误差控制在毫米/秒量级.利用本方法设计的编队轨道精度很高,可以满足当前编队飞行任务的要求.
编队飞行 椭圆轨道 轨道设计
