一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法。首先，從制導律的動態(tài)特性與無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài)特性約束角度考慮，結合飛行實時性的要求，確定飛機速度與引導長度范圍的關系；接下來，計算離散采樣的引導長度下的預測航跡與期望航跡之間的距離偏差及航向偏差，并進行加權，作為評價不同引導長度的跟蹤效果的準則；最后，根據(jù)評價準則對一系列離散采樣的引導長度進行評估，得到最優(yōu)的引導長度，引導無人機進行航跡跟蹤。本發(fā)明彌補了固定引導長度在航跡追蹤過程中可能出現(xiàn)的跟蹤精度不高、飛行穩(wěn)定性和安全性難以保證的不足。另外，該發(fā)明能夠較好地解決了較大的初始偏差情況下及航路點切換過程中易出現(xiàn)的超調嚴重問題。
【專利說明】
-種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法
技術領域
[0001 ]本發(fā)明屬于無人機技術領域，具體設及一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方 法。
【背景技術】
[0002] 無人機具有重量輕、成本低和適應性強等特點，已成為世界許多國家的研究熱點。 在無人機的相關研究中，航跡跟蹤是無人機安全飛行，完成飛行任務的基礎，更是多機協(xié)同 編隊飛行的重要支撐，因此成為學者研究的重點。在航跡跟蹤的過程中，必須綜合考慮無人 機的跟蹤精度與自身穩(wěn)定性，W保證無人機的安全性和追蹤的可靠性。
[0003] 無人機飛行控制系統(tǒng)作為無人機的"大腦"，是機上設備進行操縱指令傳遞，艙面 運動控制的所有裝置和部件的總和。目前對飛行器控制系統(tǒng)的研究，主要有兩種實現(xiàn)方法： 一類實現(xiàn)方式將飛行器控制系統(tǒng)進行分解，分為外環(huán)制導與內環(huán)控制兩個回路，分別對應 航跡跟蹤與姿態(tài)控制兩方面的功能。該方法將復雜的問題進行分解，設計與實現(xiàn)比較容易， 但是難W對完整系統(tǒng)的穩(wěn)定性進行分析；另一類實現(xiàn)方式將整個控制系統(tǒng)統(tǒng)一求解，通過 統(tǒng)一的算法進行設計，是一種綜合式的方法，主要采用滾動時域法、微分平滑算法、模型預 測控制等現(xiàn)代控制方法。運種方式容易分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但是設計與實現(xiàn)較困難。綜合各 種因素，目前采用較多的仍然是第一類實現(xiàn)方式。
[0004] 在分層設計的飛行控制系統(tǒng)結構中，針對外環(huán)的制導回路，目前主要的幾種航跡 跟蹤算法包括:基于PlD(Proportional-Integral-Differential)控制的跟蹤算法、視場制 導（Line of Sight Guidance)算法、PL0S(Pure Pursuit and Line-of-Sight Based)算 法、向量場(Vector-Field)算法W及非線性制導算法等。其中，非線性制導算法因原理簡 單、易于實現(xiàn)、具有較好抗風性等優(yōu)點，在近些年成為研究熱點。
[0005] 非線性制導算法是利用期望航跡上的虛擬目標點W及虛擬目標點與無人機實際 位置之間的"虛擬距離"作引導的跟蹤算法，跟蹤航跡具有一定的通用性。在非線性制導算 法的基礎上，考慮制導回路計算所得的期望側向加速度指令與無人機實際狀態(tài)之間存在的 偏差，在制導回路加入反饋項，能有效提局跟蹤精度。
[0006] 通過飛行試驗和相關的仿真結果，可W得到引導長度與跟蹤性能之間的關系：
[0007] 1)在飛行速度范圍內，相同的引導長度下，隨著飛機地速的增加，緊密跟蹤航跡的 能力變差，直接體現(xiàn)在飛機穩(wěn)定跟蹤上期望軌跡的時間較長，同時拐彎段震蕩超調明顯； [000引2)在曲率變化較小的穩(wěn)定跟蹤段，飛行速度恒定時，引導長度越短，跟蹤精度越 高，但引導長度在小范圍內增加，跟蹤精度依然會保持很高；
[0009] 3)引導長度越短，滾轉角變化越劇烈，由于無人機在實際飛行中存在滾轉角幅值 和速率限幅，引導長度過短很可能會導致飛機失穩(wěn).

【發(fā)明內容】

[0010] 針對引導長度如果選取不當，會使得航跡追蹤的精度不高、易出現(xiàn)震蕩等缺陷，本 發(fā)明提供一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法。
[0011] 本方法的原理示意圖如圖1所示。圖1中，飛機當前位置坐標為(Xe, ye)，航向角為 丫，飛行速度為V，引導長度L下的引導點坐標為(Xref，yref)，ri為飛機速度方向與引導長度的 夾角。由飛機當前位置到引導點之間的預測航跡用圓弧近似表示，預測航跡的圓屯、坐標為 (又〇,7日），心_日為飛機當前點到期望軌跡的投影距離，^日日，7日日)為投影點坐標，^血，7血)為期 望軌跡上的采樣點坐標，^0。'，70。'）為預測軌跡上的采樣點坐標，心_。為兩者之間的距離。 A 0為預測航跡與期望航跡在引導點處的角度偏差。
[0012] 本發(fā)明的滾轉通道閉環(huán)傳遞函數(shù)的結構圖如圖2所示：圖2中e表示輸出滾轉角與 輸入滾轉角的偏差，Kp、Kd分別表示測速反饋控制中的比例項與微分項系數(shù)，sW及1/s分別 代表拉普拉斯變換中的微分計算與積分計算。在求得W副翼偏轉增量A Sa為控制輸入，滾 轉角增量A d)為輸出的傳遞函數(shù)G(S)的基礎上，采用測速反饋控制進行滾轉角回路的控 審IJ，可W解算出副翼偏轉增量A Sa,從而可W得到滾轉角通道的閉環(huán)控制傳遞函數(shù)H(S)。進 而估算出無人機飛行控制系統(tǒng)的帶寬《UAV，最終求得飛行速度V下的引導長度捜索下限。 [0013 ]具體地，本發(fā)明的技術方案是：
[0014] -種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，包括W下步驟：
[0015] SI.根據(jù)非線性制導算法的動態(tài)特性、無人機飛行器控制系統(tǒng)的動態(tài)特性及控制 系統(tǒng)的實時性要求，確定無人機飛行速度與非線性制導算法中引導長度范圍的關系；
[0016] S2.根據(jù)引導長度與當前的無人機位置/航向，計算預測航跡與期望航跡；
[0017] S3.在引導長度變化范圍內，對引導長度等間距離散采樣，計算每一個引導長度下 的預測航跡與期望航跡之間的距離偏差；
[0018] S4.對每一個離散采樣的引導長度，分別計算預測航跡與期望航跡在引導點處的 航向角，并計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差；
[0019] S5.根據(jù)S3、S4求得的距離偏差和航向偏差，根據(jù)設定的評價準則，對每一個離散 采樣的引導長度進行評估，確定最優(yōu)的引導長度，引導無人機進行航跡跟蹤。
[0020] 其中，本發(fā)明的Sl通過W下步驟方法實現(xiàn)：
[0021] SI. 1，利用非線性制導算法跟蹤航跡的近似線性模型，得到非線性制導算法的帶 寬表達式，表達式如下；
[0022]
[0023] 其中：V為無人機的速度，L為引導長度；
[0024] SI.2,從非線性制導算法的動態(tài)特性與無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài)特性約束角度 考慮，若要實現(xiàn)航跡跟蹤，應保證制導算法的動態(tài)變化情況在無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài) 范圍內，根據(jù)香農采樣定理，即應保證制非線性制導算法的帶寬小于無人機飛行控制系統(tǒng) 的帶寬的一半，即
[0025]
[0026] 從而得到速度V下的L的下限Lmin:
[0027]
[0028] 其中OUAV可用無人機橫向滾轉通道的閉環(huán)控制帶寬COH表示，COH可通過氣動計算 和系統(tǒng)辨識計算得到。
[0029] SI. 3,結合無人機飛行控制系統(tǒng)的實時性要求，設無人機每個控制周期允許的引 導長度計算時間為ta，WSl. 2計算得到的引導長度下限為初始值，不斷增加引導長度進行 優(yōu)化，直至計算時間大于ta時停止，從而得到速度V下的引導長度上限，無人機飛行速度與 非線性制導算法中引導長度范圍的關系也自動確定。
[0030] 本發(fā)明的S2通過W下步驟方法實現(xiàn)：
[0031] S2.1對于無人機實時速度，確定引導長度范圍，并由當前的無人機位置/航向與引 導點計算每個采樣的引導長度值下的預測航跡。
[0032] W圓周運動近似表示無人機飛向引導點的預測航跡，首先應求解出預測航跡圓屯、 (xo，yQ)的坐標值：
[0033]
[0034] 式中，4為無人機當前時刻的航向角，Tl為引導線與無人機航向角之間的角度偏差， 其中引導線是無人機當前位置坐標與引導點坐標的連線。
[0035] 再結合無人機當前位姿信息與引導點的坐標，結合圓弧(前面提到預測航跡看作 是圓周運動）的幾何關系，可求解出該引導長度下的預測航跡。
[0036] S2.2根據(jù)無人機在期望航跡上的投影點與引導點，確定當前引導點下的期望航 跡；
[0037] 首先計算出飛機當前點f(Xe，ye)在期望軌跡上的投影點(xoo，yoo):
[00；3 引
[0039] 其中：dcr_i為飛機當前點到期望軌跡上某點fi的距離，desired path是期望航跡， 對其離散采樣了 N個點。
[0040] 根據(jù)飛機當前點f (Xe, ye)在期望軌跡上的投影點（xoo，yoo)與引導點坐標，結合需 要跟蹤的航跡表達式，可得到對應的引導長度下的期望軌跡。
[0041] 本發(fā)明的S3通過W下步驟方法實現(xiàn)：
[0042] S3.1對預測航跡進行等間距離散采樣，得到L個采樣點，其坐標為U〇i'，yoi'）、 (x〇2，,y〇2，) ? ? (x〇n，,y〇n，)，(l《n《L)，具體計算如下：
[0043]
[0044] 式中：A L為預測航跡上采樣點之間的間隔。
[0045] S3.2對期望航跡同樣進行等間距離散采樣，得到L個采樣點，坐標分別為Uoi， yoi)、(x〇2,y〇2) ? ? (x〇n,y〇n),(l《n《L)〇
[0046] S3.3計算預測航跡與期望航跡對應采樣點之間的距離，并捜索出最大的距離偏
[0047] 差，作為預測航跡與期望航跡之間的距離偏差；
[004引 AT :日n刃頂觀陰幾勉q別里肌勉刈機米祥點之間的距離。
[0049] 本發(fā)明的S4通過W下步驟方法實現(xiàn)：
[0050] S4.1根據(jù)期望航跡的表達式計算出期望航跡在引導點處的期望航向角：
[0化1 ]
[0052] 式中：Ax、Ay分別為期望航跡在引導點處沿X軸、y軸的微小變化量，可通過期望 航跡離散的相鄰兩點坐標做差獲得;kr為期望航跡在引導點處的切線斜率。
[0053] S4.2根據(jù)引導長度與當前的無人機航向角計算出預測航跡在引導點處的航向角 02，02可W通過11和4求得：
[0化4]
[0055] S4.3計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差A 0 :
[0056] A 0=1 目廣目21。
[0057] 本發(fā)明的S5通過W下步驟方法實現(xiàn)：
[005引采用預測航跡與期望航跡之間的距離偏差cUx及引導點處的航向偏差A 0加權作 為評價準則記為P，得到如下的具體表達式：
[0059 ] P = Wi 水 dmax+W2 水 A 白
[0060] 其中，Wl和W2分別是距離偏差和航向偏差的權重。根據(jù)調試結果，W2的值一般固定， 通常取W2 = 0.2~0.5。
[0061] Wi的值隨著無人機與期望航跡之間的側偏距的變化而變化，通過下式進行計算：
[0062]
[0063] 式中：no為飛行試驗和理論仿真得到的經驗值，通常取5-10。0"表示側偏距，通過 下式計算：
[0064]
[0065] 通過對所有離散采樣的引導長度進行評價得到該控制周期內最優(yōu)的引導長度 Lbest,過程如下：
[0066]
[0067]巧甲：m刃a刖擔制罔期對引導長度的離散采樣數(shù)，Pj為不同引導長度下的代價函 數(shù)，Pbest為最優(yōu)評價函數(shù)值，J表示對應最優(yōu)評價函數(shù)值的采樣周期數(shù)，step為引導長度的 采樣步長。本發(fā)明的優(yōu)點是：
[0068] 本方法彌補了固定引導長度在航跡追蹤過程中可能出現(xiàn)的跟蹤精度不高、飛行穩(wěn) 定性和安全性難W保證的不足，提高了非線性制導算法在航跡跟蹤過程中的靈活性和實用 性。另外，該發(fā)明能夠滿足各種實時飛行任務的需求，較好地解決了較大的初始偏差情況下 及航路點切換過程中易出現(xiàn)的超調嚴重問題。
【附圖說明】
[0069] 圖1是本發(fā)明原理示意圖
[0070] 圖2是本發(fā)明的滾轉通道閉環(huán)傳遞函數(shù)的結構圖
[0071] 圖3是本發(fā)明流程圖
【具體實施方式】
[0072] 具體地，一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，包括W下步驟：
[0073] SI.根據(jù)非線性制導算法的動態(tài)特性、無人機飛行器控制系統(tǒng)的動態(tài)特性及控制 系統(tǒng)的實時性要求，確定無人機飛行速度與非線性制導算法中引導長度范圍的關系。
[0074] Sl. 1，利用非線性制導算法跟蹤航跡的近似線性模型，得到非線性制導算法的帶 寬表達式.親化立加下；
[0075]
[0076] 其中：V為無人機的速度，L為引導長度；
[0077] SI.2,從非線性制導算法的動態(tài)特性與無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài)特性約束角度 考慮，若要實現(xiàn)航跡跟蹤，應保證制導算法的動態(tài)變化情況在無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài) 范圍內，根據(jù)香農采樣定理，即應保證非線性制導算法的帶寬小于無人機飛行控制系統(tǒng)的 帶寬的一半，即
[007引
[0079] :的 L的下限 Lmin:
[0080]
[0081] 其中W UAY可用無人機橫向滾轉通道的閉環(huán)控制帶寬COH表示，COH可通過氣動計算 和系統(tǒng)辨識計算得到。
[0082] SI. 3,結合無人機飛行控制系統(tǒng)的實時性要求，設無人機每個控制周期允許的引 導長度計算時間為ta，WSl. 2計算得到的引導長度下限為初始值，不斷增加引導長度進行 優(yōu)化，直至計算時間大于ta時停止，從而得到速度V下的引導長度上限，無人機飛行速度與 非線性制導算法中引導長度范圍的關系也自動確定。
[0083] S2.根據(jù)引導長度與當前的無人機位置/航向，計算預測航跡與期望航跡。
[0084] S2.1對于無人機實時速度，確定引導長度范圍，并由當前的無人機位置/航向與引 導點計算每個采樣的引導長度值下的預測航跡。
[0085] 將無人機飛向引導點的預測航跡看作是圓周運動，首先應求解出預測航跡圓屯、 (xo，yQ)的坐標值：
[0086]
[0087] 式中，4為無人機當前時刻的航向角，Tl為引導線與無人機航向角之間的角度偏差， 其中引導線是無人機當前位置坐標與引導點坐標的連線。
[0088] 再結合無人機當前位姿信息與引導點的坐標，結合圓弧(前面提到預測航跡看作 是圓周運動）的幾何關系，可求解出該引導長度下的預測航跡。
[0089] S2.2根據(jù)無人機在期望航跡上的投影點與引導點，確定當前引導點下的期望航 跡；
[0090] 首先計算出飛機當前點f(Xe，ye)在期望軌跡上的投影點(x〇〇，y〇〇):
[0091]
[0092] 其中：dcr_i為飛機當前點到期望軌跡上某點fi的距離，desired path是期望航跡， 對其離散采樣了 N個點。
[0093] 根據(jù)飛機當前點f (Xe, ye)在期望軌跡上的投影點（xoo，yoo)與引導點坐標，結合需 要跟蹤的航跡表達式，可得到對應的引導長度下的期望軌跡。
[0094] S3.在引導長度變化范圍內，對引導長度等距離離散采樣，計算每一個引導長度下 的預測航跡與期望航跡之間的距離偏差。
[00M] S3.1對預測航跡進行等間距離散采樣，得到L個采樣點，其坐標為U〇i'，yoi'）、 (x〇2，,y〇2，) ? ? (x〇n，,y〇n，)，(l《n《L)，具體計算如下：
[0096]
[0097] 式中：A L為預測航跡上采樣點之間的間隔。
[009引S3.2對期望航跡同樣進行等間距離散采樣，得到L個采樣點，坐標分別為Uoi， yoi)、(x02,y02) ? ? (x0n,y0n)，(l《n《L)0
[0099] S3.3計算預測航跡與期望航跡對應采樣點之間的距離，并捜索出最大的距離偏 差，作為預測航跡與期望航跡之間的距離偏差；
[0100]
[0101] 巧中：dn刃預測航跡與期望航跡對應義樣點之間的距離。
[0102] S4.對每一個離散采樣的引導長度，分別計算預測航跡與期望航跡在引導點處的 航向角，并計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差。
[0103] S4.1根據(jù)期望航跡的表達式計算出期望航跡在引導點處的期望航向角：
[0104]
[0105] 式中：Ax、Ay分別為期望航跡在引導點處沿X軸、y軸的微小變化量，可通過期望 航跡離散的相鄰兩點坐標做差獲得;kr為期望航跡在引導點處的切線斜率。
[0106] S4.2根據(jù)引導長度與當前的無人機航向角計算出預測航跡在引導點處的航向角 02，02可W通過11和4求得：
[0107]
[0108] S4.3計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差A 0:
[0109] A 0= I 目廣目21。
[0110] S5.根據(jù)S3、S4求得的距離偏差和航向偏差，根據(jù)設定的評價準則，對每一個離散 采樣的引導長度進行評估，確定最優(yōu)的引導長度，引導無人機進行航跡跟蹤。
[0111] 采用預測航跡與期望航跡之間的距離偏差cUx及引導點處的航向偏差A 0加權作 為評價準則記為P，得到如下的具體表達式：
[0112] P二Wi水dmax+W2水 A 白
[0113] 其中，Wl和W2分別是距離偏差和航向偏差的權重。根據(jù)調試結果，W2的值一般固定， 通常取W2 = 0.2~0.5。
[0114] Wi的值隨著無人機與期望航跡之間的側偏距的變化而變化，通過下式進行計算：
[0115]
[0116] 式中：no為飛行試驗和理論仿真得到的經驗值，通常取5-10。0"表示側偏距，通過 下式計算：
[0117]
,
[0118] 通過對所有離散采樣的引導長度進行評價得到該控制周期內最優(yōu)的引導長度 Lbest,過程如下：
[0119]
[0120] 巧中:m刃當前巧制劇期對引導長度的離散采樣數(shù)，Pj為不同引導長度下的評價函 數(shù)值，Pbest為最優(yōu)評價函數(shù)值，J表示對應最優(yōu)評價函數(shù)值的采樣周期數(shù)，St邱為引導長度 的采樣步長。
【主權項】
1. 一種自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，包括以下步驟：51. 根據(jù)非線性制導算法的動態(tài)特性、無人機飛行器控制系統(tǒng)的動態(tài)特性及控制系統(tǒng) 的實時性要求，確定無人機飛行速度與非線性制導算法中引導長度范圍的關系；52. 根據(jù)引導長度與當前的無人機位置/航向，計算預測航跡與期望航跡；53. 在引導長度變化范圍內，對引導長度等間距離散采樣，計算每一個引導長度下的預 測航跡與期望航跡之間的距離偏差；54. 對每一個離散采樣的引導長度，分別計算預測航跡與期望航跡在引導點處的航向 角，并計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差；55. 根據(jù)S3、S4求得的距離偏差和航向偏差，根據(jù)設定的評價準則，對每一個離散采樣 的引導長度進行評估，確定最優(yōu)的引導長度，引導無人機進行航跡跟蹤。2. 根據(jù)權利要求1所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟Sl 包括以下分步驟： SI. 1，利用非線性制導算法跟蹤航跡的近似線性模型，得到非線性制導算法的帶寬表 達式，表達式如下：其中：V為無人機的速度，L為引導長度； SI. 2,從非線性制導算法的動態(tài)特性與無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài)特性約束角度考 慮，若要實現(xiàn)航跡跟蹤，應保證制導算法的動態(tài)變化情況在無人機飛行控制系統(tǒng)的動態(tài)范 圍內，根據(jù)香農采樣定理，即應保證非線性制導算法的帶寬小于無人機飛行控制系統(tǒng)的帶 寬的一半，艮口從而得到速度V下的L的下限Lmin:SI. 3,結合無人機飛行控制系統(tǒng)的實時性要求，設無人機每個控制周期允許的引導長 度計算時間為ta，以SI.2計算得到的引導長度下限為初始值，不斷增加引導長度進行優(yōu)化， 直至計算時間大于t a時停止，從而得到速度V下的引導長度上限，無人機飛行速度與非線性 制導算法中引導長度范圍的關系也自動確定。3. 根據(jù)權利要求2所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟 Sl. 2中，ω UAV可用無人機橫向滾轉通道的閉環(huán)控制帶寬ω η表示，ω η可通過氣動計算和系統(tǒng) 辨識計算得到。4. 根據(jù)權利要求2所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S2 包括以下分步驟： S2.1對于無人機實時速度，確定引導長度范圍，并由當前的無人機位置/航向與引導點 計算每個采樣的引導長度值下的預測航跡； 以圓周運動近似表示無人機飛向引導點的預測航跡，首先應求解出預測航跡圓心(xo， yo)的坐標值：式中，Φ為無人機當前時刻的航向角，η為引導線與無人機航向角之間的角度偏差，其中 引導線是無人機當前位置坐標與引導點坐標的連線； 再結合無人機當前位姿信息與引導點的坐標，可求解出該引導長度下的預測航跡； S2.2根據(jù)無人機在期望航跡上的投影點與引導點，確定當前引導點下的期望航跡； 首先計算出飛機當前點f (，ye)在期望軌跡上的投影點（XM，y〇〇):其中：(Icr+1為飛機當前點到期望軌跡上某點fi的距離，desired path是期望航跡，對其 離散采樣了 N個點。 根據(jù)飛機當前點在期望軌跡上的投影點（X(^yoo)與引導點坐標，結合需要跟蹤 的航跡表達式，可得到對應的引導長度下的期望軌跡。5. 根據(jù)權利要求4所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S3 包括以下分步驟： 33.1對預測航跡進行等間距離散采樣，得到1^個采樣點，其坐標為(如1'，7()1'）、（1() 2'， y〇2'）· .（XQn'，y〇n'），（Kn彡 L)，具體計算如下：式中：AL為預測航跡上采樣點之間的間隔； S3.2對期望航跡同樣進行等間距離散采樣，得到L個采樣點，坐標分別為（xo^yoO、 (X02，y〇2) ·· (XOn，y〇n)，(KnSL); S3.3計算預測航跡與期望航跡對應采樣點之間的距離，并搜索出最大的距離偏差，作 為預測航跡與期望航跡之間的距離偏差；式中:dn為預測航跡與期望航跡對應采樣點之間的距離。6. 根據(jù)權利要求5所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S4 包括以下分步驟： S4.1根據(jù)期望航跡的表達式計算出期望航跡在引導點處的期望航向角；式中：ΔΧ、Ay分別為期望航跡在引導點處沿X軸、y軸的微小變化量，可通過期望航跡 離散的相鄰兩點坐標做差獲得;kr為期望航跡在引導點處的切線斜率； S4.2根據(jù)引導長度與當前的無人機航向角計算出預測航跡在引導點處的航向角θ2，θ2 可以通過η和Φ求得：S4.3計算預測航跡與期望航跡之間的航向偏差ΔΘ: Δ θ= I Θ1-Θ2 I 07. 根據(jù)權利要求6所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S5 包括以下分步驟： 采用預測航跡與期望航跡之間的距離偏差dmax及引導點處的航向偏差ΔΘ加權作為評 價準則記為P，得到如下的具體表達式： 其中，奶和《2分別是距離偏差和航向偏差的權重； 通過對所有離散采樣的引導長度進行評價得到該控制周期內最優(yōu)的引導長度Lbe3st，過 程如下：式中:m為當前控制周期對引導長度的離散采樣數(shù)，Pj為不同引導長度下的評價函數(shù)值， Pbest為最優(yōu)評價函數(shù)值，J表示對應最優(yōu)評價函數(shù)值的采樣周期數(shù)，step為引導長度的采樣 步長。8. 根據(jù)權利要求7所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S5 中的Wi通過下式進行計算：9. 根據(jù)權利要求7所述的自適應引導長度的無人機航跡跟蹤方法，其特征在于，步驟S5 中的￥2 = 0.2~0.5〇
【文檔編號】G05D1/10GK106020236SQ201610626290
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年8月2日
【發(fā)明人】陳清陽, 侯中喜, 李樾, 郭正, 魯亞飛, 王鵬
【申請人】中國人民解放軍國防科學技術大學