基于VxWorks的小型无人机飞行控制软件设计

针对小型无人机功能日益复杂,迫切需要提高实时性与可靠性等现状,开发了一套基于VxWorks实时操作系统的小型无人机飞行控制软件,实现了无人机自主起飞、空中巡航和自主着陆等飞行控制功能;在完成软件需求分析的基础上,设计了飞行控制软件的总体结构,并结合VxWorks操作系统的运行机制给出飞行控制软件模块化设计方案,着重介绍了多任务环境下任务划分及优先级分配策略;半物理飞行仿真试验表明:该飞行控制软件能够实现自主、指令、人工3种飞行模式下的飞行控制功能,具有良好的实时性和可靠性,满足飞行控制软件最初的设计需求,同时大大降低了开发难度,提高了软件的可维护性和可移植性。     

高空无人机自动加油对接过程轨迹控制研究

针对无人机在高空自动加油对接过程中容易出现偏差的问题,提出了无人机空中自动加油精准对接的优化控制方案,研究并分析了影响加油锥管与受油接口快速准确对接的主要因素,通过运动轨迹生成器对浮锚加油锥套的运动轨迹进行模拟,无人机的自动飞行控制系统根据轨迹跟踪曲线对无人机的飞行姿态进行调整,引导无人机的受油接口与加油锥管进行精确对接,整个飞行轨迹跟踪控制过程优化了复杂高空环境中无人机加油对接的精准性。通过仿真实验表明,本高空无人机加油对接引导方法提高了空中管口对接的速度与抗干扰能力,可以满足各种复杂高空环境的无人机加油任务。     

基于Simulink/Stateflow的无人机多模态控制律仿真

为了验证无人机多模态飞行控制律设计的正确性,采用Simulink/Stateflow建模仿真方法。以某小型无人机为研究对象,首先在小扰动线性化模型基础上,设计了纵向和侧向多模态控制系统结构,并给出了相应的控制律,然后根据传统的频域和根轨迹的方法确定了各个控制器参数,最后通过Simulink/Stateflow完成整个飞行剖面的仿真,结果表明该方法能直观简洁地实现多模态之间切换的控制逻辑,模态控制误差均满足国军标要求,验证了所设计的多模态控制系统的正确性。     

无人机鲁棒伺服LQR飞行控制律设计

为抑制无人机飞行模态切换时舵面跳变使机体产生的大过载,降低无人机对舵系统及结构可用过载的要求,将鲁棒伺服LQR方法与经典控制方法相结合设计了飞行控制律;以俯仰角控制模态为例,对鲁棒伺服LQR控制方法的特性进行了分析,俯仰角速率回路采用鲁棒伺服LQR最优控制方法设计了控制律,俯仰角回路采用经典控制方法设计了控制律,并通过非线性数字仿真对控制律的控制效果进行了验证;仿真结果表明:鲁棒伺服LQR控制比常规PID控制超调量减小50%,且大大减小了响应初期的升降舵偏角突变,降低了对机体可用过载的要求;该控制律形式简单,易于工程实现。     

无人机地面滑跑前轮方向舵联合纠偏控制系统设计

针对无人机地面滑跑过程中的侧向纠偏问题,建立了无人机地面滑跑的全量非线性模型;通过机轮坐标系的引入,重点分析了地面作用力模型的建立方法;为了使用经典控制理论进行控制系统的设计,通过控制指令分配,将多输入单输出的无人机滑跑模型转化为单输入单输出的系统;利用该模型,以某型民用无人机的具体参数为基础,设计了前轮和方向舵联合偏转的滑跑纠偏控制系统;仿真结果表明,所设计系统满足性能指标要求;与单独前轮纠偏、单独方向舵纠偏方案进行了对比,结果表明,采用前轮和方向舵进行联合纠偏,不但可以兼顾低速和高速时的纠偏效果,而且提高了系统的抗风能力。     

基于自适应模糊PID的无人机四维航迹控制研究

为了提高无人机执行任务的能力,在对三维导航研究的基础上,进行了包括按时到达目标点的四维导航系统设计,给出了导航过程中高度和速度的求解方法。然后分别设计了基于自适应模糊PID的高度和速度控制器,并将其用于无人机的四维导航中。仿真结果表明,与传统的PID控制相比,基于自适应模糊PID设计的控制器能明显改善控制器性能,具有超调小、响应快、稳态精度高的优点,能够精确实现无人机的四维航迹控制。     

基于特征结构配置的飞翼无人机纵向控制律设计与 试飞验证

针对飞翼无人机的纵向、横侧向静稳定性较差,飞机纵向短周期模态稳定性不足等问题,以某小型飞翼无人机为对象,研究了特征结构配置方法,并提出了基于特征结构配置方法的前向增益型、误差积分型控制律设计方案;利用线性模型设计了该飞机的纵向控制律,通过非线性仿真分析、飞翼无人机的试飞验证了该控制方案的可行性与有效性;仿真及试飞结果表明：采用特征结构配置方法设计的飞行控制系统具有较好的控制效果,改善了飞翼飞机的飞行品质。     

地形对仪表着陆系统下滑道影响的仿真评估

通过飞行检验对仪表着陆系统下滑道进行评估的方法历时较长,且耗资巨大;为实现经济、快速的仪表着陆系统下滑道评估,提出一种应用计算机仿真分析非理想地形对仪表着陆系统下滑道影响的方法。建立了非理想地形的数学模型,结合仪表着陆系统下滑道形成原理,基于一致性几何绕射理论(UTD),建立了非理想地形所造成的多径效应模型,通过对下滑信号的多径射线寻迹和计算,并结合接收误差模型,实现对仪表着陆系统地形的仿真评估;应用该方法对某实际机场地形情况下,飞机在300米的高度沿跑道中线等高飞行进行仿真评估,结果表明,使用仿真评估方法可以得到与飞行检验一致的结果,从而实现地形对仪表着陆系统下滑道影响的快速评估。     

基于SOPC的微小型无人机容错飞行控制平台设计

针对微小型无人机的高可靠性和微型化要求,将可编程片上系统(SOPC)技术和容错技术相结合,设计出一套双余度容错飞行控制平台。从容错方案的选取到硬件和软件的实现给出了具体实施方案,并对同步技术、故障诊断与定位、动态重构与隔离等关键技术进行了研究。经过仿真验证和试验表明,该方案设计合理,系统平台不仅可以实现无人机飞行控制的基本功能,而且具有很高的集成度和灵活性,并且满足一次故障安全。     

利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。     

广播式自动相关监视设备系统设计

随着多旋翼无人机日益广泛的应用,其监视能力的薄弱也日渐显露,增强其自主监视能力是实现无机自动化的重要手段,为此,设计了一套基于MSP430F4152的小型广播式自动相关监视设备,可使多旋翼无人机具有自主监视能力。首先,基于现有的广播式自动相关监视技术,对嵌入式系统进行优化设计,然后,设计了以MSP430F4152微控制器为主控芯片的硬件部分,通过ATGM331C模块获取位置信息与时间同步信号,并利用nRF24L01 模块进行无线数据传输,最终在J204A显示屏上显示本机信息与远程数据。软件部分针对电池驱动的硬件做了优化设计,参考UAT数据链设计了本系统的工作时序,利用Asterix Category 021协议设计了本系统的报文格式,最后对文中方法进行实验测试,结果表明了文中系统能实现主监视,是一种可行的方法。     

多旋翼无人机地面控制站软件系统设计与开发

针对多旋翼无人机自主飞行实时监控需求,开发了一套完整的多旋翼无人机地面控制站软件系统。根据多旋翼无人机地面控制站软件总体设计分析,基于功能模块化思想,分别设计并实现了飞行监控、飞行任务管理、二维与三维结合的导航电子地图以及数据库技术等功能,为无人机的实时监控提供了有力保障。地面控制站软件系统的三个用户主界面简约美观,能够实时切换,便于地面操作员对无人机的飞行监管。最后,通过某型多旋翼无人机的飞行作业,对地面控制站软件系统进行了全方位测试。实验测试有效地证实了该地面控制站软件系统具有完善的监控功能,操作简便,完全满足无人机地面控制站需求,已经作为标配软件提供给用户使用。     

一种用于舰载无人机通信的天线伺服系统设计

为克服舰载设备使用稳定平台的可靠性问题,提出并设计了一种脱离稳定平台用于舰载无人机通信的天线伺服系统。该天线伺服系统用于舰艇对舰载无人机的实时跟踪,具有自动跟踪和手动跟踪两种工作模式,并且结构简单、工作稳定、响应速度快。从系统设计原理出发,阐述了系统的机电作动机构、角度跟踪算法、系统硬件电路设计以及伺服电机控制策略。实验表明,该伺服系统能够实时对舰载无人机进行精确跟踪,从而保障舰艇与无人机的有效通信。     

四旋翼无人机速度控制系统设计

微小型多旋翼无人机在气象监测、低空侦查、灾区救援等领域中具有广泛的应用。在无人机姿态控制的基础上设计速度控制系统,该速度控制系统采用加速度计、角速率陀螺仪和GPS测量数据,并设计卡尔曼滤波器来抑制传感器噪声,同时估计无法测得的状态变量。为了减小无人机的建模误差并提高控制系统鲁棒性,采用了模型参考滑模控制理论(Model Reference Sliding Mode Control,MRSMC)设计速度控制器。     

基于LabVIEW Vision的无人机自主着降系统设计与实现

四旋翼无人机具有低成本、垂直起降、机动性好等优点,在民用领域诸如航拍、植保、物流、电力巡线等场合得到了广泛的关注和应用。随着四旋翼无人机应用的普及,一些新的问题也随之出现,其中一个厄待解决的问题是如何提高无人机的降落精度和可靠性,特别在超视距应用场景下,这一需求尤为突出。通过采用机器视觉技术,利用LabVIEW Vision编制视觉识别软件,可以控制四旋翼无人机实现高精度的自主降落。     

基于RFID和无人机的畜牧定位系统

针对牲畜放养情况下出现的易走丢,难以定位和统计问题,设计实现了基于RFID和无人机的畜牧定位系统。系统主要由数据采集、数据处理和终端显示三个功能模块组成。通过给每个牲畜绑定一个有源RFID标签,结合装配有RFID阅读器和手机的无人机进行自动巡航,实现把RFID数据和扫描到RFID时所对应的经纬度数据经手机进行预处理,再使用移动数据网络发送到数据服务器。服务器端对数据进行进一步分析和处理后,将牲畜位置数据和统计数据在养殖户手机终端显示,方便养殖户进行牲畜查看和管理。最后通过实地实验,对获取到的数据进行结果分析,显示牲畜定位误差在系统估计误差范围之内,具有较高准确性。对比原有的修筑围栏等方式,本系统具有成本较低、使用方便、可行性高的优点。     

低空无人机航空摄影高度自动测量方法研究

为提高产品外观质量的检测精度和实时性,提出一种基于特征融合的多尺度滑动窗口机器视觉检测方法。在训练阶段,首先提取图像的HOG特征和Lab颜色特征,并采用典型相关分析法(CCA)进行特征融合。接下来,采用支持向量机(SVM)对融合的特征进行训练,生成分类器。在检测阶段,产品外观不同区域对精度的要求不同,为提高检测效率,生成不同尺度的滑动窗口,在每个窗口中都进行图像的特征提取与特征融合。最后,对采集的图像序列进行匹配,实现产品外观划痕的实时检测。实验中,选取不同的特征提取方法进行对比,并分别生成大小不同的滑动窗口,通过分析实验结果,结合检测时间与精度,确定各个区域的窗口尺度。实验表明,与传统的检测方法相比,所提方法在检测精度和实时性上具有显著提高。     

基于光流分层方法的平面3D运动估测

无人机自主着舰末端视觉导引中舰机间相对位姿的估测,可以看作机载摄像机对甲板平面3D运动的估测。提出了一种光流分层方法:首先利用已知焦距的机载摄像机拍摄着舰靶标区域的图像序列,并采用Lucas方法计算相邻两帧图像的光流场;而后通过分层模型,将由光流场进行3D运动检测的非线性问题转化为了两个线性问题。该方法无需图像间的特征匹配,可线性解算出着舰靶标区域相对于无人机的三维运动参数,进而得到舰机间的相对位姿信息。计算机合成图和摄像机实拍图像的实验结果验证了该算法的正确性和有效性。     

A camera calibration method for large field optical measurement

A camera calibration method is presented for large field optical measurement, where the camera is close to the ground and the control points can only be located close to the ground, too. In such conditions, the camera's optical center and the control points are approximately coplanar. Only a single image of these control points captured by the camera in measurement state is used in the method. Neither to distribute the control points in space rationally nor to calibrate the camera's intrinsic parameters in laboratory in advance is needed. By the presented method, the camera's principal point position, focal length, radial and transverse tangency lens distortion coefficients, and the camera's position and attitude parameters can be estimated precisely. Then the calibration results can be used for precise large field optical measurement in the conditions that the camera's longitudinal tangency lens distortion can be neglected or the objects’ movement field is close to the ground, which is usually factual in practical applications. The presented camera calibration method has been successfully used in applications, such as automatic landing of UAV (Unmanned Aerial Vehicle) based on optical measurement guidance, to calibrate the cameras precisely.     

UAV caching in 6G networks: A Survey on models,techniques, and applications

The rapid development road map of 6G networks has posed a new set of challenges to both industrial and academic sectors. On the one hand, it needs more disruptive technologies and solutions for addressing the threefold issues including enhanced mobile broadband, massive machine-type communications, and ultra-reliable and low-latency communications. On the other hand, the ever-massive number of mobile users and Internet of Things devices conveys the huge volume of traffic throughout the 6G networks. In this context, caching is one of the most feasible technologies and solutions that does not require any system architecture changes nor costly investments, while significantly improve the system performance, i.e., quality of service and resource efficiency. Ground caching models deployed at macro base stations, small-cell base stations, and mobile devices have been successfully studied and currently extended to the air done by unmanned aerial vehicles (UAVs) to deal with the challenges of 6G networks. This paper provides a comprehensive survey of UAV caching models, techniques, and applications in 6G networks. In particular, we first investigate the entire picture of caching models moving from the ground to the air as well as the related surveys on UAV communications. Then, we introduce a typical UAV caching system and describe how it works in connection with all types of the transceivers, end users, and applications and services (A&Ss). After that, we present the recent advancements and analyses of the UAV caching models and common system performance metrics. Furthermore, the UAV caching with assisted techniques, UAV caching-enabled mechanisms, and UAV caching A&Ss are discussed to demonstrate the role of UAV caching system in 6G networks. Finally, we highlight the ongoing challenges and potential research directions toward UAV caching in 6G networks.