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公开(公告)号：CN114594785B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210049148.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开的基于混合整数二阶锥优化的无人机避障实时轨迹规划方法，属于航空航天技术领域。本发明实现方法为：构建最短时间的最优控制问题，将其转为固定时间最优控制问题；引入无量纲状态量θ对航向角的正切值进行替换，引入约束将动力学与目标函数中的非凸项转至此约束中，定义变量u将非凸项转移至不等式约束|u|≤ωmaxδ3/V；引入整型变量ηj，使二维平面任意形状的避障约束成为线性约束；对产生的非凸不等式约束|u|≤ωmaxδ3/V进行线性化处理；迭代求解该混合整数二阶锥优化问题，实现无人机避障实时轨迹最优规划。本发明具有如下优点：(1)求解混合整数二阶锥优化问题，规划高效；(2)对障碍物的形状没有严格的限制；(3)能够实现时间最优；(4)规划可靠性高。
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公开(公告)号：CN111562797A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010639325.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的确保收敛的无人机飞行时间最优实时轨迹优化方法，属于轨迹优化领域。本发明在考虑重力作用、速度和加速度因素下建立无人机运动学模型，并建立三维无量纲运动方程。根据无人机避障飞行的具体要求建立速度和控制量的约束条件，选取时间最小作为优化目标建立无人机飞行轨迹规划最优控制问题P0。随后将问题P0中的非线性动力学变换为线性动力学，得到固定初始和末端时间轨迹优化问题P1。通过凸松弛把P1问题松弛为近似凸优化问题P2，提高无人机实时求解的鲁棒性和稳健性。将问题P2离散形成二阶锥规划问题P3，通过有限次地迭代求解二阶锥规划问题P3所得最优解即为无人机飞行时间最优轨迹。本发明能够进一步提升无人机的任务反应能力。
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公开(公告)号：CN109828600A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910018101.4
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开的时间最优快速三维避障路径规划方法，尤其涉及无人机避障路径规划方法，属于无人机路径规划领域。本发明公开的时间最优快速三维避障路径规划方法，通过考虑最大加速度以及障碍约束条件，建立一个以各方向加速度为控制量包含飞行时间和的无人最优控制模型；然后将原非凸非线性的优化问题松弛为一个二阶锥规划问题；最后通过迭代求解一系列二阶锥规划问题得到原问题的解并得到速度方向的最优变化策略，即通过协调飞行时间和飞行速度方向以实现时间最优的避障路径规划，能够实现避障路径和相关控制量的在线规划，且能够通过所优化的时间更优的飞行轨迹进一步提升无人机的任务反应能力。
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公开(公告)号：CN116227379A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310077300.9
申请日：2023-02-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开的基于凸差规划的运载火箭在线中止轨道确定方法，属于飞行器轨迹优化技术领域。本发明使用凸差分解处理复杂的入轨约束，将中止轨道优化问题转化成为凸差规划问题。在求解中止轨道优化问题时，使用精准松弛保持原中止轨道优化问题的非线性，增大原问题的可行域，求解松弛后的优化问题收敛性更好。通过设定故障火箭的入轨点在近地点，构造更容易求解的椭圆中止轨道优化问题，提高求解椭圆中止轨道优化问题的效率。为了充分利用运载火箭的剩余运载能力，根据不同推力损失大小分别优化不同类型的中止轨道。将确定的中止轨道的轨道根数输入到运载火箭的GNC系统，用以替换标称轨道根数，显著提高运载火箭在应对推力下降故障情况时的自主性和安全性。
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公开(公告)号：CN111196382B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010004685.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/62 , B64G1/24 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开的保证收敛的火箭动力下降段实时轨迹规划方法，属于火箭回收制导领域。本发明实现方法为：考虑非线性的气动阻力和推力的大小与方向的约束条件，建立一个以推力大小和方向为控制量的火箭动力下降段的着陆最优控制问题模型；通过问题降维、问题分解和提前规划某些状态变量使得问题简化，再结合合适的凸化方法，进而将原问题转化为无约束的凸优化问题和二阶锥规划问题；最后通过求解凸优化问题和二阶锥规划问题得到飞行轨迹和推力大小和方向的变化策略。本发明充分利用可靠高效的凸优化算法，在主频为3.6吉赫的普通台式机上计算时间约为15‑30毫秒，得到的解接近燃料最优，且方法一定收敛，能够实现火箭动力下降段着陆轨迹的可靠实时规划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111562797B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010639325.X
申请日：2020-07-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的确保收敛的无人机飞行时间最优实时轨迹优化方法，属于轨迹优化领域。本发明在考虑重力作用、速度和加速度因素下建立无人机运动学模型，并建立三维无量纲运动方程。根据无人机避障飞行的具体要求建立速度和控制量的约束条件，选取时间最小作为优化目标建立无人机飞行轨迹规划最优控制问题P0。随后将问题P0中的非线性动力学变换为线性动力学，得到固定初始和末端时间轨迹优化问题P1。通过凸松弛把P1问题松弛为近似凸优化问题P2，提高无人机实时求解的鲁棒性和稳健性。将问题P2离散形成二阶锥规划问题P3，通过有限次地迭代求解二阶锥规划问题P3所得最优解即为无人机飞行时间最优轨迹。本发明能够进一步提升无人机的任务反应能力。
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公开(公告)号：CN114815878B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210320924.4
申请日：2022-03-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开的基于实时优化和深度学习的高超声速飞行器协同制导方法，属于飞行器制导技术领域。本发明实现方法为：根据高超声速飞行器飞行力学特征和协同攻击任务特点建立最优制导问题；选取合适的控制变量构造控制仿射系统，进而线性化该系统得到线性系统动力学；采用松弛技术将非凸控制约束转化为二阶锥约束；设计序列二阶锥优化算法得到原始最优制导问题的解。此外通过求解时间自由的最优制导问题获得样本集，设计和训练用于确定最小命中时间的神经网络，从而计算最优协同攻击时间。本发明公开的协同制导方法能够实现在考虑非线性系统动力学、空气动力和复杂任务约束条件情况下的最优协同制导，有效提升高超声速飞行器的突防能力和毁伤效果。
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公开(公告)号：CN117311389A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311440507.4
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开的一种基于控制障碍函数的无人机控制系统的避障校正方法，属于无人机控制系统的避障校正领域。本发明实现方法为：构建二维水平面上无人机运动模型；约束条件包括禁飞区约束和控制输入的饱和约束；构建无人机避障校正问题模型；将无人机避障校正问题模型转化为无人机避障校正的标准二次规划问题，避免反复迭代优化求解以保证实时性，通过求解该二次规划问题得到校正后的控制量，通过校正后的控制量对基础控制算法输出的基础控制量进行实时校正，在实现无人机禁飞区规避的基础上减小校正控制量与基础控制量之间的差距，即基于控制障碍函数的避障校正，实现无人机禁飞区规避，保证无人机的飞行安全。本发明具有实时性高和安全性好的优点。
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公开(公告)号：CN114594785A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210049148.9
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开的基于混合整数二阶锥优化的无人机避障实时轨迹规划方法，属于航空航天技术领域。本发明实现方法为：构建最短时间的最优控制问题，将其转为固定时间最优控制问题；引入无量纲状态量θ对航向角的正切值进行替换，引入约束将动力学与目标函数中的非凸项转至此约束中，定义变量u将非凸项转移至不等式约束|u|≤ωmaxδ3/V；引入整型变量ηj，使二维平面任意形状的避障约束成为线性约束；对产生的非凸不等式约束|u|≤ωmaxδ3/V进行线性化处理；迭代求解该混合整数二阶锥优化问题，实现无人机避障实时轨迹最优规划。本发明具有如下优点：(1)求解混合整数二阶锥优化问题，规划高效；(2)对障碍物的形状没有严格的限制；(3)能够实现时间最优；(4)规划可靠性高。
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公开(公告)号：CN111196382A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010004685.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: B64G1/62 , B64G1/24 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开的保证收敛的火箭动力下降段实时轨迹规划方法，属于火箭回收制导领域。本发明实现方法为：考虑非线性的气动阻力和推力的大小与方向的约束条件，建立一个以推力大小和方向为控制量的火箭动力下降段的着陆最优控制问题模型；通过问题降维、问题分解和提前规划某些状态变量使得问题简化，再结合合适的凸化方法，进而将原问题转化为无约束的凸优化问题和二阶锥规划问题；最后通过求解凸优化问题和二阶锥规划问题得到飞行轨迹和推力大小和方向的变化策略。本发明充分利用可靠高效的凸优化算法，在主频为3.6吉赫的普通台式机上计算时间约为15-30毫秒，得到的解接近燃料最优，且方法一定收敛，能够实现火箭动力下降段着陆轨迹的可靠实时规划。
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