某型无人机三维空间航迹跟踪控制方法研究

第26 卷第 3 期2 0 0 9 年9 月战术导弹控制技术Control Technology of Tactical M issileVol〃26 No〃3Sep 〃2 0 0 9无人机多机协同航迹规划的研究及发展胡中华，赵敏，撒鹏飞（南京航空航天大学自动化学院，南京210016）摘要：构建了无人机协同航迹规划的结构框架，并阐述了其发展，分析了无人机系统约束及威胁场约束，探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况，并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。

最后，阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题及发展趋势。

关键词：无人机；协同航迹规划；蚁群算法；遗传算法；神经网络中图分类号：O22文献标识码：A文章编号：（2009）03-050-6Research and development trend of cooperativepath planning for multiple UAVsHU Zhong-hua，ZHAO Min，SA Peng-fei（College of Automation Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016）Abst r act：Cooperative path planning is one of the critical technologies of m ulti unm anned air vehicles cooperative operation.The C ooperative P ath planning developm ents of the UAVs and fram ework is developed，constraint o f UAVs self and m enace fields is analyzed.The algorithms of cooperative planning and geometric m odeling hom e and abroad is also discussed.The genetic algorithm，neural networks and ant colony optim ization algorithm are particu- larly studied.Finally，a brief conclusion of the key problem s and the developm ent trend of it are described.Key words：UAV；cooperative path planning；AC O；GA；neural networks无人机（UAV，Unma nne d Air Vehic le s）由于具有重量轻、尺寸小、机动性高、隐蔽性好、适应性强和不必冒生命危险等特点，在民用和军用领域受到广泛关注。

无人机航迹规划中的路径规划算法比较与优化无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为近年来飞行器技术的重要突破之一，在航空航天、军事、农业、物流等领域发挥着重要作用。

在无人机的飞行控制中，路径规划算法的选择至关重要，它决定了无人机的飞行轨迹，直接影响着无人机飞行的效率和安全性。

本文将对几种常见的无人机路径规划算法进行比较与优化分析。

1. 最短路径算法最短路径算法是无人机航迹规划中最常用的算法之一。

其中，迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和A*算法是两种主要的最短路径算法。

迪杰斯特拉算法是一种基于广度优先搜索的算法，通过不断更新每个节点的最短路径长度，最终确定无人机飞行的最短路径。

A*算法在迪杰斯特拉算法的基础上加入了启发式函数，能够更加准确地估计路径的代价。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过对候选路径进行遗传操作（如选择、交叉、变异等），通过适应度函数对路径进行评估，最终得到适应度最高的最优路径。

遗传算法具有较好的全局搜索能力，能够寻找到较优的飞行路径。

3. 蚁群优化算法蚁群优化算法模拟了蚂蚁的觅食行为，通过信息素的交流和更新来实现路径的优化。

蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够快速找到较优的路径。

在无人机航迹规划中，蚁群算法可以有效解决多无人机协同飞行的问题。

4. PSO算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）算法模拟了鸟群觅食的行为，通过不断地更新粒子的位置和速度，寻找最优解。

PSO算法具有较好的收敛性和全局搜索能力，在无人机航迹规划中能够有效地找到较优的路径。

5. 强化学习算法强化学习算法是一种通过试错和奖惩机制来优化路径选择的算法。

它通过构建马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）模型，通过不断地与环境交互来学习最优策略。

强化学习算法在无人机航迹规划中能够适应环境的变化，快速学习到最优路径。

题目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题。

对于第一问，我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的基础上，将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁”和“飞行燃油代价”两个因素进行了量化处理，建立了雷达威胁模型和燃油代价模型，并在这两个模型的基础上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们依据图论中的相关理论，将二维平面划分成了若干网格，然后使用Dijkstra算法来求最优航迹。

对于第二问，我们在第一问的模型的基础上，同时考虑了地形因素和无人机的操作性能（主要是拐弯），增加了“无人机飞行高度代价”和“无人机操作性能”两个指标，并对其进行了量化处理。

同时，我们对雷达威胁模型进行了适当的简化，建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们将三维空间划分为若干个小方块，在“无人机操作性能”作为补充约束条件的基础上，采用蚁群算法，得到了最优航迹。

在建立以上两个模型的基础上，我们对每个模型的可行性分别进行了分析。

由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异，因而模型存在着一定的缺陷。

我们用MATLAB（寸建立的两个模型进行了仿真，分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹。

此外，我们分析了所建模型的优缺点，并对模型的完善进行了进一步的探索。

关键词：最优航迹Dijkstra 算法蚁群算法MATLAB仿真1.问题的重述------------------------------------------------------------- 2 2•问题的分析------------------------------------------------------------- 23. 模型假设-------------------------------------------------------------- 34. 符号说明-------------------------------------------------------------- 35. 模型的建立------------------------------------------------------------ 35.1问题一模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 35.2问题二模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 66. 模型的可行性分析与仿真----------------------------------------------- 96.1模型的可行性分析-------------------------------------------------- 96.2模型的仿真------------------------------------------------------- 107. 模型的评价、改进及推广------------------------------------------------- 128. 参考文献------------------------------------------------------------- 149. 附录----------------------------------------------------------------- 15一、问题的重述无人机的发展至今已有70多年的历史，其军事应用主要是执行各种侦察任务。

无人机飞行控制中的PID算法研究一、绪论无人机技术近年来快速发展，已经广泛应用于军事、民用、娱乐等领域。

无人机的飞行控制技术起着至关重要的作用，其中PID算法是一种经典的飞行控制算法。

本文将对无人机飞行控制中PID算法的研究进行探讨。

二、PID算法概述PID算法是由比例控制、积分控制和微分控制三个部分组成的一种自适应控制算法。

其中比例控制、积分控制和微分控制分别对应着误差、误差积分和误差微分。

PID算法将这三个部分加权相加，得到控制量。

其中比例控制作用于瞬时误差，积分控制作用于系统稳态误差，微分控制作用于系统动态响应。

PID控制算法实现过程中，需要将目标量与实际量进行比较，计算误差，然后对误差进行处理。

比例项的作用是将误差与控制量成比例，积分项的作用是将误差的积分量与控制量成比例，微分项的作用是将误差的微分量与控制量成比例。

三个项进行加权，得到最终控制量，通过控制量调整系统，使其逐渐达到稳定状态。

三、PID算法在无人机飞行控制中的应用PID算法广泛应用于无人机的飞行姿态控制、高度控制、速度控制等方面。

1. 飞行姿态控制在飞行姿态控制中，通常采用向量旋转方法进行数学建模。

通过将姿态角度变换成三个互相垂直的方向上的角度，然后对每个方向的控制量分别进行PID调节，达到控制飞机旋转的目的。

2. 高度控制高度控制是无人机飞行控制的一个重要方面，通常采用气压传感器来测量无人机所在高度。

在高度控制中，需要将目标高度转换为控制量，通过PID算法调节控制量使无人机上升或下降，从而控制飞机的高度。

3. 速度控制速度控制通常通过GPS获取目标速度，通过对速度差进行PID 调节，使无人机达到目标速度。

四、PID算法的优缺点PID算法具有稳定性好、响应速度快、运算量小等优点。

但是PID算法具有固有的局限性，比如不能有效处理非线性系统、误差积分会导致系统欠阻尼等。

五、结论PID算法是无人机飞行控制中最为经典的控制算法之一，在无人机的飞行姿态控制、高度控制、速度控制中应用广泛。

无人机技术的快速发展使得无人机裙体在军事、商业和科研领域中得到了广泛的应用。

无人机裙体的目标跟踪是无人机应用的重要组成部分之一，针对无人机裙体目标跟踪方法的研究和探索对于提高无人机的智能化水平和实际应用能力具有重要意义。

在无人机裙体目标跟踪中，精准的目标定位和跟踪是至关重要的。

针对此问题，我们提出了一种基于深度学习和协同控制的无人机裙体目标跟踪方法与流程。

下面将详细介绍这种方法和流程。

1. 目标检测与识别在无人机裙体目标跟踪中，首先需要进行目标的检测与识别。

我们采用深度学习算法，利用卷积神经网络对目标进行检测与识别。

通过大量的训练数据和优化的网络结构，我们能够准确地识别目标的位置和特征，为后续的跟踪提供了可靠的数据支撑。

2. 目标追踪与路径规划在目标检测与识别之后，无人机裙体需要对目标进行追踪与路径规划。

我们采用协同控制算法，将各个无人机之间进行信息交换和协同合作，实现对目标的多角度追踪和路径规划。

通过合理的路径规划，可以使无人机裙体在追踪目标的过程中保持一定的间距和相对位置，避免发生碰撞或者遮挡现象，确保跟踪效果的稳定和可靠性。

3. 飞行控制与动态调整在目标的追踪过程中，无人机裙体需要不断进行飞行控制和动态调整。

我们设计了一套自动化的飞行控制系统，能够根据目标的位置和运动状态，实时调整无人机的飞行轨迹和速度，确保无人机能够始终保持在最佳的追踪位置，并及时对目标进行跟踪和观测。

4. 数据融合与信息传递在无人机裙体目标跟踪过程中，各个无人机需要不断地进行数据融合和信息传递。

我们引入了分布式信息处理和通信技术，实现了无人机之间的高效信息传递和数据共享。

通过数据融合和信息传递，可以提高无人机裙体的整体感知和决策能力，保证跟踪过程的准确性和稳定性。

5. 安全保障与应急措施在无人机裙体目标跟踪过程中，安全保障和应急措施是非常重要的。

我们设计了一个完善的安全保障系统，包括对飞行环境的实时监测和预警，以及针对意外情况的应急措施和自主避障能力。

无人机的自主飞行与控制算法技术研究方法在当今科技迅速发展的时代，无人机已经成为了众多领域的重要工具，从航拍、农业植保到物流配送、灾难救援等，其应用范围不断扩大。

而实现无人机的自主飞行是提升其性能和应用价值的关键，这其中控制算法技术起着核心作用。

要理解无人机的自主飞行与控制算法技术，首先需要明白无人机的工作原理。

简单来说，无人机通过各种传感器感知周围环境，包括但不限于 GPS 定位、惯性测量单元（IMU）获取姿态信息、摄像头获取图像等。

这些传感器收集到的数据被传输到飞控系统，飞控系统根据预设的算法和控制策略对数据进行处理，然后生成控制指令，驱动电机或舵机等执行机构，从而实现无人机的各种动作，如起飞、悬停、飞行、降落等。

在自主飞行方面，路径规划是一个重要的环节。

这就好比我们在出行前规划好路线，无人机也需要在飞行前确定最优的飞行路径。

常见的路径规划算法有蚁群算法、A算法等。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为来找到最优路径，其优点是具有较强的全局搜索能力，但计算量较大。

A算法则是一种基于启发式搜索的算法，它能够在较短的时间内找到较为合理的路径。

控制算法则是确保无人机能够稳定、准确地沿着规划好的路径飞行。

其中，PID 控制算法是一种经典且常用的控制方法。

PID 分别代表比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）。

比例控制根据当前误差与设定值的偏差成比例地调整输出；积分控制用于消除稳态误差；微分控制则根据误差的变化率进行调整，以提高系统的响应速度和稳定性。

然而，PID 控制算法在面对复杂的非线性系统时，可能会出现性能不佳的情况。

为了应对这种情况，现代控制理论中的一些方法被引入到无人机控制中，比如线性二次型调节器（LQR）和模型预测控制（MPC）。

LQR 通过求解一个最优控制问题，得到使系统性能指标最优的控制律。

MPC 则是基于系统的模型预测未来的状态，并通过优化算法计算出最优的控制输入。

SurveyTechniques of Automation &Applications1引言无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是在20世纪初作为靶机训练而出现的一种新型空中飞行器[1]。

近几十年来,随着科技与经济水平的快速发展,国内外学者对无人机的导航飞行控制,自主着陆等方面取得了巨大的成果,包括在无人机侦查、探测、救援等军事活动,摄影测量以及农场作业等实际操作中,无人机因其成本相对低廉、操作灵活、不惧伤亡等特点,在军事和民用领域得到了广泛的应用。

智能航迹规划[2]（在舰艇、自主战车、机器人等领域一般称为路径规划）是指在一些特定的约束条件下,为无人机规划出满足某些性能指标的从起始点到目标点的最优旋翼无人机智能航迹规划研究综述*皇甫淑云,唐守锋,童敏明,张宝山,孙海波(中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221008）摘要:无人机在军事和民用领域的广泛应用,使其成为全球范围的研究热点。

智能航迹规划是旋翼无人机自主导航飞行的关键技术保障,有着重大的应用前景和研究意义。

本文对旋翼无人机智能航迹规划进行了研究综述，在旋翼无人机航迹规划模型的基础上，分析了传统经典算法、现代智能算法等规划算法，指出了其优点与不足并讨论了智能算法的改进算法，最后展望了无人机智能航迹规划的发展趋势。

关键词:旋翼无人机;飞行控制;航迹规划;智能算法中图分类号：TP312文献标志码:A文章编号:1003-7241(2019)06-0001-05Research on Intelligent Track Planning of Rotorcraft UAVHUANGFU Shu-yun,TANG Shou-feng,TONG Min-ming,ZHANG Bao-shan,SUN Hai-bo(China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008China )Abstract:The wide application of UA V in military and civilian is a global research hotspot.Intelligent track planning is a key tech-nology guarantee of the autonomous navigation of rotor unmanned aerial vehicle,which has significant application pros-pects and research significance.In this paper,the research on the intelligent track planning of rotorcraft UA V is reviewed.Based on the rotorcraft drone track planning model,the traditional classical algorithm,modern intelligent algorithm and other planning algorithms are analyzed,and the advantages and disadvantages are pointed out and the improved intelli-gence algorithms are discussed.Finally,the development trend of intelligent track planning for unmanned aerial vehicles is prospected.Key words:rotorcraft UA V;flight control;track planning;intelligent algorithm*基金项目:国家重点研发计划(编号2016YFC0801800）收稿日期:2018-05-07飞行航迹。

使用无人机进行三维测绘的步骤与技巧无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称UAV）是近年来科技发展的产物，它凭借着独特的特性，被广泛应用于各个领域。

其中，使用无人机进行三维测绘是其中一项非常重要的应用之一。

本文将就如何使用无人机进行三维测绘的步骤与技巧进行探讨，旨在为读者提供参考。

一、无人机三维测绘的步骤无人机三维测绘的步骤主要包括计划制定、现场准备、测绘操作和数据处理等环节。

首先，我们需要对测绘任务进行详细的计划。

在这个阶段，我们需要仔细评估测绘区域的情况，包括地貌、植被、气候等因素，并结合测绘目的确定无人机的飞行参数和设备配置。

同时，我们还需要了解相关法律法规和飞行限制区域，以确保测绘过程的合法合规。

接下来，我们需要进行现场准备工作。

这包括检查无人机设备的工作状态和性能，确保各种传感器和设备的正常运行。

此外，还需选择适当的飞行高度、航线和航速，并确保飞行路径的安全性。

在实际操作中，我们应该尽量避免在高风速、降雨或恶劣天气条件下进行测绘，以确保测绘数据的准确性和安全性。

在进入正式的测绘操作之前，我们需要进行设备校准和验证。

通常，这包括无人机姿态校准、地理坐标系校准和设定航迹点等工作。

通过这些步骤，我们能够确保无人机的飞行路径和图像采集的准确性，从而提高数据质量。

在操作过程中，还应随时检查电量和储存空间等指标，以免因供电不足或存储不足而影响测绘任务。

测绘操作阶段是整个测绘流程中最重要的环节之一。

在这个阶段，我们需要根据前期的计划和设定，进行无人机的起飞、飞行路径控制和图像采集。

在飞行过程中，我们应该保持与无人机的稳定通信，及时调整飞行参数，并确保图像采集的连贯性和覆盖程度。

此外，我们还应注意避免与其他航空器或障碍物相撞，并确保飞行安全。

完成测绘操作后，我们需要进行数据处理和分析。

这包括图像处理、建模和结果输出等环节。

通过图像处理软件，我们可以对采集到的图像进行校正、拼接和配准等操作，得到完整、无误差的图像数据。

基于模糊逻辑的无人机轨迹规划与控制研究随着现代科技的不断发展，无人机也成为了现代化社会一个重要的发明。

它们可以被用于危险任务、科学研究、摄影等方面，而且由于无人机的速度和灵敏性优于人类，因此在战区中使用无人机无疑是更安全的选择。

但是，因为它们是无人控制的，无人机的轨迹规划和控制也是一个非常重要的课题。

在这篇文章中，我将讲述基于模糊逻辑的无人机轨迹规划和控制研究。

首先，让我们简单介绍一下模糊逻辑。

模糊逻辑是一种可以处理不确定性和近似推理的逻辑方法。

在这种逻辑下，每个命题的真值不是0或1，而是从0到1的一种模糊程度。

例如，当我们说“这个人是矮的”，根据模糊逻辑，我们可以把“矮”定义在一个范围内，而不是得出一个确切的数字。

这样的模糊逻辑在现实世界中非常有用，因为我们经常被不确定性所包围。

接下来，让我们来看看如何应用模糊逻辑到无人机的轨迹规划和控制。

首先，我们需要定义一些用于轨迹规划和控制的变量，例如位置、速度、方向等。

然后，我们可以使用模糊逻辑来定义各种目标和限制的条件，例如最短路径、避免障碍物、保持安全距离等。

在这方面，模糊逻辑的一个重要应用是在轨迹规划中。

无人机的轨迹规划是确保无人机可以以最优的方式完成任务的关键。

使用优化算法，我们可以找到最短路径或其他最优轨迹。

但是，使用模糊逻辑，我们可以考虑到各种不确定性因素，如风、气压变化等，并且可以做出更灵活的调整。

例如，在高风速条件下，无人机可能需要柔和一些，以避免动荡和飞行不稳定。

这时，模糊逻辑可以考虑风力，降低速度，调整姿势等因素，来生成一个更合适的轨迹。

而在控制方面，模糊逻辑可以帮助决定飞行器的姿态和速度。

由于无人机的速度和方向可以变化很快，因此快速响应是非常重要的。

但是，对于快速的调整，传统的控制算法很难配合，而使用模糊逻辑来控制无人机的姿态和速度，可以帮助无人机尽快适应新的环境，同时保证高速度和高精确性。

总的来说，基于模糊逻辑的无人机轨迹规划与控制研究是为了解决现代航空问提而开展的一种趋势。