无人机自主控制专刊
无人机自主规划与协同控制研究
无人机自主规划与协同控制研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为近年来技术发展的新兴产物，具有广泛的应用前景。
然而，无人机的自主规划与协同控制是实现其安全、高效运行的关键。
本文将围绕无人机自主规划与协同控制展开研究，并探讨其在多个领域的应用前景。
首先，无人机的自主规划是指无人机通过自主决策和路径规划完成任务的能力。
该能力对无人机的智能化和自主化起着至关重要的作用。
自主规划的核心问题之一是路径规划。
路径规划旨在找到最优的路径，使无人机能够高效地完成任务。
传统的路径规划方法主要基于启发式算法，如A*算法和Dijkstra 算法等。
然而，随着算法的发展和深度学习的应用，我们可以采用更加高效和智能的路径规划方法。
比如，利用深度强化学习方法，可以通过大量的训练数据来指导无人机做出最优的路径选择。
其次，无人机的协同控制是指多个无人机之间的合作与协调，以实现共同的目标。
在实际应用中，往往需要多个无人机协同工作，例如搜索救援、环境监测等。
协同控制的核心问题是无人机之间的信息交流和任务分配。
为了实现有效的协同控制，可以采用多种方法。
一种方法是基于网络的协同控制，利用无线通信技术实现无人机之间的实时通信和数据共享。
另一种方法是基于分布式控制的协同控制，每个无人机根据自身的状态和任务要求做出决策，并通过局部信息交流来实现全局的协同行动。
在军事领域，无人机的自主规划与协同控制具有重要的应用价值。
无人机可以在搜寻敌方目标、侦查敌方军事设施和执行打击任务等方面发挥重要作用。
通过无人机的自主规划和协同控制，可以实现对敌情的全面监控和作战行动的高效协调，提高战场的信息化和智能化水平。
此外，在救援和灾害应急领域，无人机的自主规划与协同控制也具备广泛的应用前景。
在灾害发生后，无人机可以快速响应，协同搜救人员进行搜索、救援和物资投送等任务，提高救援效率和生命救助能力。
除了军事和救援领域，无人机的自主规划与协同控制还在交通、农业、环境保护等方面得到广泛应用。
无人机飞行器的自主控制及路径规划技术
无人机飞行器的自主控制及路径规划技术随着科技的发展和人类对越来越多的智能化需求，无人机飞行器作为一项先进的技术，正日益成为人们探索、保护、娱乐和商业等领域的重要工具。
但是，无人机的普及也面临着一些问题，如控制、飞行安全等。
而无人机飞行器的自主控制及路径规划技术便是解决这些问题的重要手段之一。
本文将重点介绍无人机飞行器的自主控制及路径规划技术，并对其未来发展进行展望。
一、无人机飞行器自主控制技术无人机飞行器的自主控制技术是指能够实现飞行器在没有人为干预的情况下，完成飞行任务的技术。
而要实现无人机的自主控制，首先就需要实现对其飞行状态的准确感知。
无人机一般都配备了多种传感器，如GPS、惯性测量单元、视觉传感器等，以精确地感知其位置、速度、姿态等信息。
其次，无人机飞行器需要实现自主的飞行控制。
飞行控制系统一般包括姿态控制和位置控制两部分。
姿态控制是指飞行器在空间中的旋转控制，通常采用PID （比例积分微分）控制器实现。
位置控制则是指飞行器在空间中位置的控制，通常采用定高定点控制器来实现。
最后，无人机飞行器还需要实现智能决策和避障能力。
智能决策是指根据任务要求，自主选择最佳飞行路径和执行策略的能力。
而避碍能力则是指在遇到障碍物时，无人机能够自主规避，避免发生碰撞等意外情况。
二、无人机飞行器路径规划技术无人机的路径规划技术是指在给定的环境中，通过算法计算出最佳飞行路径的技术。
路径规划技术对于确定无人机的飞行路线和轨迹非常重要，它能够通过算法和模拟分析，在飞行中进行质量控制和避障处理，从而极大地减轻驾驶员的工作压力，提高任务完成的成功率。
在无人飞行器路径规划技术中应用比较广泛的一个算法是A*算法。
A*算法通过启发式搜索找出最短路径，可以实现无人机自主计算路径，并通过飞行控制系统实现路径跟踪。
随着人工智能技术的不断发展，机器学习技术为无人机的路径规划和飞行控制带来了新的可能性。
无人飞行器的路径规划本质上是一个决策问题，而机器学习正是基于数据的决策模型。
无人机的自主导航与控制技术研究
无人机的自主导航与控制技术研究近年来，无人机已经成为了人们探索空中世界的重要工具之一。
无论是民用还是军用，无人机的使用范围越来越广泛，其自主导航和控制技术也得到了不断的发展。
本文将从无人机的自主导航和控制技术入手，深入探讨其现状及未来发展趋势。
一、无人机自主导航技术的发展无人机自主导航技术是指无人机在不需要人工干预的情况下，能够完成航线规划、飞行控制和任务执行等功能的技术。
早期的无人机导航主要依靠人工遥控完成，这种方式虽然简单易行，但是却很难适应复杂的作战环境和任务。
因此，无人机自主导航技术应运而生。
1.传统的无人机自主导航技术早期的无人机自主导航技术主要依靠GPS全球定位系统，其通过信号交换实现飞行状态的计算和航线控制。
然而，GPS信号受到环境干扰时，容易出现偏差和失误，因此在一些恶劣的环境中，GPS导航的可靠性大打折扣。
此外，还存在一种惯性导航系统，该系统的原理是依靠陀螺仪和加速度计测量无人机的速度、角速度和加速度等物理量，而无需依赖外部信号的支持。
然而，惯性导航系统存在积分漂移等问题，在长时间导航中误差集中，再加上飞机本身的汽动和非线性因素的影响，这种导航系统存在较高的失误率及复杂的算法，操作麻烦。
2.现阶段的无人机自主导航技术为了克服GPS信号和惯性导航系统的缺点，目前的无人机自主导航系统借鉴了机器视觉、传感器融合等技术。
比如，地形匹配算法，基于高精度地图，依靠相邻匹配点之间的距离和坐标的相似度，不仅可以检测出无人机的精准位置，而且可以避免GPS的偏差问题。
此外，无人机引入了一系列新型传感器，比如激光雷达，可以通过扫描周围环境，获取距离、角度等参数信息，并实现高精度的地图构建和点云匹配。
3.未来无人机自主导航技术的趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，未来的无人机自主导航技术将实现更加精准和高效的导航方式。
比如，语音控制、手势识别等技术将成为无人机自主导航的另一种方式，无人机和操作者之间的互动将更加智能化和多样化。
无人机系统中的自主控制与协同飞行技术研究
无人机系统中的自主控制与协同飞行技术研究随着科技的不断发展，无人机的应用越来越广泛，尤其是在物流配送、土地测绘、灾害救援等领域中得到广泛应用。
作为无人机基本技术的自主控制与协同飞行更是备受关注。
无人机的自主控制技术是指无人机能够根据传感器所提供的环境信息实现自主飞行，而无需人的参与。
它是无人机技术中最关键的部分之一。
自主控制技术的发展是促进无人机广泛应用的重要保证，目前，关于无人机自主控制技术的研究和探索已经进行了多年，并不断取得重大进展。
无人机自主控制技术的实现，主要需要以下几个方面的支持：精准的定位控制技术、激光雷达技术、摄像头技术以及传感器技术等。
这些技术能够准确捕捉无人机当前的位置、姿态和速度等变量，并使其在飞行路径上进行快速调整，从而保证了无人机的整体控制效率。
在实际应用中，无人机往往需要在复杂的环境下实现自主控制，比如避免障碍物、保持稳定、避免碰撞等。
针对这些问题，科学家们正在不断研究、探索和改进，以做出更加完善和稳定的无人机系统。
例如，一些新型的无人机系统能够精准地根据周围环境信息进行方向调整，从而有效地避免了碰撞危险；同时，无人机还需要具备对复杂地形的适应性，比如能够在不同高度和地形之间进行自适应。
除了自主控制技术外，协同飞行技术也是无人机技术中的重要部分。
协同飞行技术是指多个无人机之间相互协作，共同完成一个任务。
例如，在灾害救援中，无人机可以分为多组完成不同任务，如监测、预警、搜寻和救援等；在军事领域，无人机可以协同飞行，并参与作战任务。
协同飞行技术大大提高了无人机应用的效率与安全性。
协同飞行技术是先进的无人机技术，也是实现互联智能网联技术的重要技术手段之一。
它涉及无人机的搜索、侦察、目标拦截、数据共享等一系列问题，需要涉及多学科交叉研究。
在协同飞行技术方面，还有许多研究难题亟待突破。
总结来看，无人机自主控制和协同飞行技术是推动无人机技术快速发展的重要动力。
它们的研究不仅涉及无人机本身的技术问题，还需要考虑如何与其他技术进行融合，造福于社会。
无人机系统自主控制技术及应用实践分析
第20期2019年10月No.20October，2019自控技术是无人机的根本特性，是实现脱离人类手动操控的关键。
目前无人机系统的智能化和全自动化尚未实现，控制方式仍然以人类遥控为主，为了提升无人机系统的性能，势必大力发展自主控制技术[1]。
1 无人机系统自主控制技术简介无人机系统的自主控制技术指通过提升现有的控制技术水平，为无人机植入一定的人工智能程序，使之具有对当前形势的判断能力，能够根据实际形势出某些决策，从而提高其自主性能[2]。
在军工方面，主要是使无人机能够自发处理某些突发情况，例如突然的通信中断，并且使其不受距离限制，能够在超远距离进行侦查和军事打击等作业。
在民用方面，则是提升其工作效率、减少人工投入、降低成本。
随着无人机数量的增多与市场的扩大，自主控制技术的研究与应用成为必然，全球民用无人机市场规模变化如图1所示。
图1 全球民用无人机市场规模与增长速率2 无人机系统的优势2.1 受天气影响较小无人机技术以GPS 技术作为依托，其最突出的特征便是不受任何天气影响，在进行作业时，可以无视当地的天气变化，无论是雨雪还是雷暴天气，都能够按时完成任务。
另外，在人类不方便靠近的地区，例如深山、河流、深林，它也可以畅通无阻地进行查探，为探测工作带来巨大的便利。
2.2 精度较高，数据来源准确GPS 技术最初应用于军方，为之提供精确的目标位置，其精确度是非常高的。
近年来，经过了一定的改进与完善，其精度更是大大提升，目前无人机多采用GPS 技术进行定位，可在50 km 以内将误差控制在6~10 m ，而100~500 km 范围内的误差也不会超过10 m 。
在进行短距离测绘时，其精度更是能够达到毫米甚至更精确级别，远远超出人力所能达到的范畴。
2.3 全天候工作人工测绘的主体是人类，而人类精力有限，当连续专注地进行几个小时测绘工作时，工作状态便会严重下滑，容易出现误差。
采用无人机技术则可以实现全天候作业，24 h 不停工作，只需几名监测人员轮流对数据进行接收和记录即可[3]。
基于深度强化学习的自主无人机控制技术研究
基于深度强化学习的自主无人机控制技术研究自主无人机技术在近年来得到了极大的发展和应用。
传统的无人机控制方式主要依赖于预先编程的轨迹和指令，但由于环境的复杂性和变化性，这种控制方式存在很大的局限性。
而基于深度强化学习的自主无人机控制技术则通过学习不断优化无人机的控制策略，使其能够自主适应不同的环境和任务需求。
本文将对基于深度强化学习的自主无人机控制技术进行研究和探讨。
首先，深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的技术，能够使机器通过不断试错来学习最优的行为策略。
在自主无人机控制中，深度强化学习可以帮助无人机进行自主决策和优化控制策略。
通过训练一个智能体网络，它可以从环境中获取反馈信息，并通过学习来优化策略，从而实现无人机的自主飞行和控制。
在基于深度强化学习的自主无人机控制技术研究中，首先需要搭建一个适当的环境模拟器，用于模拟和测试无人机的各种场景和情境。
这个模拟器可以提供无人机在不同环境中的感知和控制信息，并产生相应的反馈。
通过与模拟器的交互，无人机可以不断学习和优化控制策略。
其次，需要设计一个合适的深度强化学习算法，用于训练智能体网络。
深度强化学习算法通常包括两个主要的部分：价值函数和策略函数。
价值函数用于评估某个状态的价值，策略函数则根据当前状态选择最优的行为。
通过不断的试错和学习，智能体网络可以优化价值函数和策略函数，从而实现更好的控制策略。
在训练过程中，需要采集大量的训练数据，包括无人机在不同状态下的感知信息和控制指令。
这些数据可以用于训练和优化智能体网络。
同时，还需要设计合适的奖励机制，通过给予合适的奖励或惩罚来引导智能体网络的学习过程。
例如，在无人机飞行过程中，可以给予正向奖励来鼓励无人机成功完成任务，给予负向奖励来惩罚无人机的错误行为。
最后，需要进行大量的实验和验证，测试基于深度强化学习的自主无人机控制技术的效果和性能。
通过与传统控制方式进行对比，评估深度强化学习技术在无人机控制中的优势和局限性。
无人机中的自主控制技术研究
无人机中的自主控制技术研究第一章简介近年来，无人机技术得到了广泛的应用和发展。
随着无人机功能的不断增强，无人机的自主控制技术也变得越来越重要。
本文从无人机的自主控制技术入手进行研究并讨论其相关技术。
第二章无人机中的传感器技术无人机的自主控制是通过传感器来实现的，传感器技术是无人机自主控制技术中最基础和最关键的一项技术。
传感器的任务是对无人机周围环境进行感知，如气象信息、地形轮廓、航向变化、目标物体等。
传感器的种类也是非常繁多，包括相机、温度传感器、压力传感器等，这些传感器可以协同工作，提供更准确的信息，帮助无人机实现更加自主的飞行。
第三章无人机中的姿态控制技术针对无人机的姿态控制，目前普遍采用的方法是“四元数法”，此方法能够更准确、高效地完成姿态控制。
换言之，它可以根据不同环境、不同情况下对无人机进行稳定控制。
在实践中，无人机的姿态控制技术可以有效地改善飞行稳定性，降低飞行事故风险。
第四章无人机的路线规划和控制无人机路线规划是利用算法、数学模型等技术进行无人机飞行路径规划。
现有的基于无人机的路径规划算法有很多，如A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等。
其中，A*算法是一种利用启发式搜索算法，实现了一个带有目标点和开始点的图形的最佳路径算法。
无人机的自主控制技术有助于不断提升其控制能力，为之后的技术发展打下坚实的基础。
第五章无人机的通信技术在无人机自主控制技术中，通信技术也是非常重要的。
目前通信技术主要包括GPS、蓝牙、无线局域网、红外等通信技术。
针对某些远距离无人机进行控制时，采用的是卫星通讯技术。
该技术可让地面控制站远程控制、实时监护和数据传输。
第六章无人机的自主避障技术无人机在飞行途中，若碰到障碍物将会产生安全隐患。
因此在无人机的自主控制技术中，自主避障技术也是一项必备的技术。
现有的避障技术主要包括摄像头避障、雷达避障和激光雷达避障。
这些技术可帮助无人机快速感知环境和障碍，避免与障碍物产生碰撞。
浅析无人机系统自主控制的关键技术
军将无人机系统自主控制的关键技术划分为体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互部分。
本文重点介绍了这些技术，并指出了今后可能发展的方向。
1.引言近年来，随着各种新技术的不断应用，无人机系统的复杂性及功能的自动化程度等日益增加。
由于作战环境的高度动态化、不确定性以及飞行任务的复杂性，使得规划与决策成为无人机面临的新的技术挑战，各种基于程序化的自动控制策略已经不能满足未来先进多功能无人机对复杂作战环境下的多任务的需求，自主飞行控制能力的提高成为未来无人机飞行控制系统发展的主要目标。
对于无人机系统自主控制关键技术的划分，目前还没有形成统一的标准。
AGARD报告（Mission p l a n n i n g s y s t e m s f o r t a c t i c a l aircraft，AGARD-AR-313，1992）认为通信、协调、目标识别与分配、冲突消解是自主控制研究的难题；SAB报告（UAV technologies and combat operations，SAB-TR-96-01，1996）认为人机接口和直接控制的缺失是战术无人机首要解决的问题；美国学者Churchman和Chandle等认为相对于人机接口、通信和目标识别，决策是实现自主最为困难的问题，不确定环境中快速在线的重规划是自主控制的关键问题；美国学者Clough认为自主控制的关键问题在于态势感知、决策分析和通信协同；美国国家研究委员会认为规划与决策、传感与感知、监控与诊断、网络与协同等是无人系统的关键技术；Valavanis等人认为时空建模技术、智能分层控制、嵌入式计算、网络化通信、传感器和感知技术等是实现无人机系统自主控制的关键问题。
结合国内外学者对无人机自主控制的研究现状，本文给出一种自主控制关键技术的划分方式，将关键技术划分为：体系结构、感知与认知、规划与控制、协同与交互。
这种划分方式思路清晰，便于学术上的讨论与研究。
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第32卷第10期2015年10月
控制理论与应用
Control Theory&Applications
V ol.32No.10
Oct.2015“无人机自主控制”专刊
前言
无人机自主控制是当今无人系统领域的研究热点,且近几年已经发展成为无人机技术领域的一个关键研究领域.由于执行任务环境的高度动态化、不确定性以及飞行任务的复杂性,自主飞行控制能力的提高是目前无人机系统技术发展的重要目标.
近年来,在国家科技部、国家自然科学基金委员会、总装备部、总参谋部、空军装备部、海军装备部、二炮等支持下,我国学者从无人机自主控制的基础理论、关键技术、工程应用特别是国防应用、产业化推广等多个层面展开全面系统研究,并取得了很多高水平成果.通过理论和方法上研究的突破,为无人机系统的自主化、综合化和智能化提供了重要技术支撑,也推动了无人机应用的蓬勃发展.
为了进一步推动无人机自主控制技术及应用发展,为广大从事无人机自主控制研究的广大科技工作者集中搭建一个平台,在《控制理论与应用》主编、编委和编辑们的大力支持下,我们发起并组织出版了“无人机自主控制”专刊,得到了无人机自主控制领域广大专家和学者的热切关注,来稿涉及固定翼无人机、四旋翼无人机、无人直升机、高超声速无人飞行器以及新概念无人机等,稿件主题涵盖了无人机自主控制从顶层到底层的所有领域.经过严格的多轮评审,最终录用了35篇稿件,无论稿件数量和质量都超过了预期,来稿反映了国内无人机自主控制领域的最新研究进展和最新成果.所录用论文的作者均为国内无人机自主控制领域的专家与学者,他们或在理论上有所创新,或对国家重大工程中有显著贡献,或在理论与工程实践的结合中成果突出.
在《控制理论与应用》编委会和编辑部的大力支持下,我们将这些最新成果分两期出版,本期是“无人机自主控制”专刊的第1期,包含了18篇稿件.
在本期论文中,谭建豪、王耀南等综述了旋翼飞行机器人的结构演变及关键技术、作业机构集成技术,从动力学建模及动力学特性分析、动态运动约束/力约束下的协调规划、非结构环境下的运动和作业控制、面向任务动态操作的环境感知、面向任务的实验系统构建与实验验证五个方面初步构建旋翼飞行机器人自主作业理论体系;孙洪飞等设计了一种高超声速再入飞行器的鲁棒自适应控制器;段海滨等提出了一种基于鸽群行为机制的多无人机自主编队控制方法;范国梁及其合作者针对水上无人机在高海况下的着水问题,提出了一种自主着水控制系统设计方案;霍伟等针对微型无人直升机在狭窄空间中的轨迹跟踪问题,设计了一种可以限制直升机位置和速度的跟踪控制器;董娜等设计了一种基于新型滑模控制方法的轨迹跟踪控制器;蔡晨晓及其合作者基于奇异摄动的思想设计了四旋翼无人机非线性轨迹跟踪控制器;宗群等系统阐述了自制小型四旋翼无人机的设计过程;刘一莎等针对四旋翼飞行器参数不确定性和外部干扰敏感的问题,提出了一种基于自抗扰控制器的控制系统设计方法;吴庆宪及其合作者设计了一种针对输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制器;祝小平等基于线性自抗扰控制理论设计了包含内环姿态控制和外环轨迹控制的全包线飞行控制器;鲜斌及其合作者针对小型无人直升机存在的参数不确定性问题,基于浸入–不变集理论,设计了一种新型的自适应控制器,并进行了实验验证;孙长银等研究了有向图下具有非线性和干扰的无人机群的分布式合围控制问题,并通过仿真结果验证了控制协议的有效性;周锐及其合作者提出了一种精确、具有可扩展性并且适用于任意通信频率的航迹融合算法;陈宗基等提出了多无人机空中加油的三维最优会合航路规划算法;魏瑞轩等提出了一种城市密集不规则障碍空间无人机航路规划方法,并进行了仿真对比实验分析;周绍磊等基于无人机自身状态与邻居状态的相对局部信息构建了分布式编队控制器,同时还建立了集散式多无人机协同搜索结构体系.
最后,对《控制理论与应用》编委们和编辑部提供的这次组织“无人机自主控制”专刊的宝贵机会和辛苦工作表示由衷感谢,对广大投稿作者的大力支持表示衷心感谢,也非常感谢投身或关注我国无人机自主控制技术研究的广大读者们！
北京航空航天大学段海滨教授
中航工业沈阳飞机设计研究所范彦铭研究员
中国工程院李明院士。