CN109814593A - 一种可自主寻热的低空太阳能无人机飞行控制方法和系统 - Google Patents

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本发明提供了一种可自主寻热的低空太阳能无人机飞行控制方法:飞行高度阈值判断模块;爬升模式模块;滑翔模式模块;寻热模式模块;盘旋模式模块;飞机开始寻热模式后(201),会关闭飞机发动机(202),然后读取卡尔曼滤波器估算的热上升气流的状态估计模块(203),热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流中心的位置坐标、上升气流强度、及上升气流的分布半径。之后把热上升气流中心作为定点盘旋的中心(204),之后飞机进入定点盘旋模式(205),最后结束寻热模式(206)。保证了太阳能飞机可以能够通过现有状态数据预估出上升气流热中心的位置、强度及分布情况,并借助于热上升气流,增加飞机的势能,这大大提高了整个太阳能飞机的长航时特性。

Description

一种可自主寻热的低空太阳能无人机飞行控制方法和系统
技术领域
本发明设计一种小型太阳能无人机的飞行控制方法,属于航空飞行器控制领域。
背景技术
低空太阳能飞机的众多优势,例如:为偏远多山地区提供通讯平台;距离地面近拍摄图片分辨率高,可以侦查森林火灾,搜索营救等,具有广阔的应用。一般依靠自身携带的燃油为动力来源的小型低空无人机存在航程少、留空时间短以及留空高度受到很大限制的问题。此外,部分情况下需要小型无人机执行高空或远程任务,由于无人机自身起飞重量较小,无法搭载足够的燃料,将不能满足飞行任务的要求。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种低空太阳能无人机飞行控制系统,其特征在于包括:
读取飞机的高度数据的部分,用于读取飞机的实时海拔高度数据,
第一飞行高度判断部分,用于把飞行实时高度与一个预设的最小飞行高度进行比较,且:
当飞行实时高度大于最小飞行高度时,则进行读取上升气流速度读取部分的操作,
当飞行实时高度小于最小飞行高度时,则进行第二飞行高度判断部分的操作,
第二飞行高度判断本发明,用于把飞行实时高度与一个预设的滑翔起始高度进行比较,且:
当飞行实时高度大于滑翔起始高度时,则进行上升气流速度读取部分的操作,
当飞行实时高度小于滑翔起始高度时,则进入爬升操作,其中在爬升操作中飞机开启发动机沿着航线做爬升运动,并实时监测飞行高度,直到飞行高度大于滑翔起始高度,然后进入上升气流速度读取部分的操作,
上升气流速度读取部分,用于读取上升气流速度的值其中是包括飞机的动能和势能的总和的飞机总能量数值与飞机重量的比值的低通滤波数据,
上升气流速度判断部分,其在执行完上升气流速度读取部分的操作之后进行上升气流速度的判断,且:
小于一个预设的上升气流速度阈值时,则使飞机进入滑翔模式,在滑翔模式中,飞机关闭发动机并沿着航线做下滑运动,
大于上升气流速度阈值时,则读取高度数据,
第三飞行高度判断部分,其在读取高度数据的操作之后进行第三飞行高度判断,且:
当飞行实时高度大于一个预设的最大飞行高度时,则使飞机进入滑翔模式,
当飞行实时高度小于最大飞行高度时,则使飞机进入寻热模式,用于在飞机进入寻热模式后进行如下处理的部分:
关闭飞机发动机,
然后,用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据,该热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流的中心的位置坐标、热上升气流的强度、热上升气流的分布半径,
之后,把热上升气流中心作为定点盘旋的中心,设定盘旋半径和巡航轨迹,使飞机进入定点盘旋模式。
根据本发明的另一个方面,提供了一种低空太阳能无人机飞行控制方法,其特征在于包括:
A)读取飞机的高度数据,即读取飞机的实时海拔高度数据,
B)第一飞行高度判断步骤,把飞行实时高度与一个最小飞行高度进行比较,其中:
当飞行实时高度大于一个预设的最小飞行高度时,则进入读取上升气流速度的步骤,
当飞行实时高度小于最小飞行高度时,则进入第二飞行高度判断步骤,
C)第二飞行高度判断步骤,把飞行实时高度与一个预设的滑翔起始高度进行比较,其中:
当飞行实时高度大于滑翔起始高度时,则进入读取上升气流速度的步骤,
当飞行实时高度小于滑翔起始高度时,则进入爬升步骤,
D)爬升步骤,其中飞机开启发动机沿着航线做爬升运动,并实时监测飞行高度,直到飞行高度大于滑翔起始高度,然后进入读取上升气流速度的步骤,
E)读取上升气流速度的步骤,读取上升气流速度的值其中是包括飞机动能和势能的总和的飞机总能量数值与飞机重量的比值的低通滤波数据,
F)上升气流速度判断步骤,其在执行完读取上升气流速度的步骤之后进行,其中:
小于一个预设的上升气流速度阈值时,则使飞机进入滑翔模式,在滑翔模式中,飞机关闭发动机并沿着航线做下滑运动,
大于上升气流速度阈值时,则执行读取高度数据的步骤,
G)第三飞行高度判断步骤,其在读取高度数据的步骤之后进行,其中:
当飞行实时高度大于一个预设的最大飞行高度时,则使飞机进入滑翔模式,
当飞行实时高度小于最大飞行高度时,则使飞机进入寻热模式,
H)在飞机进入寻热模式后,进行如下处理:
G1)关闭飞机发动机,
G2)然后,用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据,该热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流的中心的位置坐标、热上升气流的强度、热上升气流的分布半径,
G3)之后,把热上升气流中心作为定点盘旋的中心,设定盘旋半径和巡航轨迹,使飞机进入定点盘旋模式。
附图说明
图1显示了根据本发明的一个实施例的小型太阳能无人机飞行控制算法流程图。
图2显示了根据本发明的一个实施例的小型太阳能无人机飞行爬升模式的控制原理图。
图3显示了根据本发明的一个实施例的小型太阳能无人机飞行控制滑翔模式原理图。
图4显示了根据本发明的一个实施例的小型太阳能无人机的寻热模式原理图。
图5显示了根据本发明的一个实施例的小型太阳能无人机的盘旋模式原理图。
具体实施方式
目前太阳能电池已经广泛应用于无人机能量系统,有效地增大了无人机的航程。除了太阳能,自然环境中还存在着许多可以被无人机所获取的能量,比如说风能、热能等,如何有效的利用这些自然能量,是现在许多无人机发展的方向。
在空气中存在着许多由地面热辐射所引起的热上升气流,若无人机能借助这些空气中的上升气流来爬升高度,则可以将这些气流中的能量转化成自身的势能储存起来,从而节省能量。本发明是一种基于扩展卡尔曼滤波器的热量计算方法,其目的是帮助无人机准确判断空气中上升气流的位置及状态信息,并借助上升气流来获取高度。
因此,根据本发明的一个方面,提供了低空太阳能无人机的一种飞行控制方法。
根据本发明的另一个方面,提供了针对上升气流的寻热方法。
根据本发明的一个方面,提供了一种小型太阳能无人机的飞行控制方法,其特征在于包括:
飞行高度阈值判断模块;
爬升模式模块;
滑翔模式模块;
寻热模式模块;
盘旋模式模块。
为了解决现有无人机的航程、留空时间及飞行高度有限的问题,并能将小型无人机的功能进行扩展,使之能依靠自身动力来完成原来所不能完成的高空、远程长航时飞行任务,需要设计以太阳能为动力,具有一定任务载荷,能够完成测绘侦察等任务,并可应用于气象测绘等多种应用领域的小型无人机。
根据本发明的一个实施例的用于低空太阳能无人机的飞行控制方法的控制流程图如图1所示,其中,当飞机自主寻热模式开始工作时(101),首先读取飞机的高度数据(102),即飞机的实时海拔高度数据。然后进入判断流程,对飞行高度阈值进行判断(103),比较飞行实时海拔高度与最小飞行海拔高度。若飞行实时海拔高度大于最小飞行海拔高度,则进入读取上升气流速度的值的步骤(107);若飞行实时海拔高度小于最小飞行海拔高度,则再次进入判断流程,对飞行高度阈值进行判断(104),比较飞行实时海拔高度与滑翔起始高度;若飞行实时海拔高度大于滑翔起始高度,则进入读取上升气流速度的值的步骤(107);若飞行实时海拔高度小于滑翔起始高度,则进入爬升模式(105):在爬升模式(105)中,飞机开启发动机沿着航线做爬升运动,并实时监测飞行高度(106、104),直到飞行高度大于滑翔起始高度,然后进入读取上升气流速度的值的步骤(107)。
步骤107是读取上升气流速度的值其中是包括飞机的动能和势能的总和的飞机总能量数值与飞机重量的比值的低通滤波数据,,执行完步骤107之后,则进入对上升气流速度进行阈值判断的步骤(108)。若的值小于上升气流速度阈值,则飞机进入滑翔模式(112):在这一模式中,飞机关闭发动机沿着航线做下滑运动。若的值大于上升气流速度阈值,则读取高度数据(109)并对飞行高度阈值进行判断(110),若飞行实时海拔高度大于最大飞行高度,则飞机进入滑翔模式(112);若飞行实时海拔高度小于最大飞行高度,则飞机进入寻热模式(111)。
飞机总能量(重力势能与动能)为:
飞机总能量除以重量后:
e的变化速率为:
无风时飞机滑翔的下沉速率:
飞机所在位置的上升气流的估测速度:
其中CD0为飞机零升阻力系数,CL为飞机的升力系数,φ为飞机的滚转角,B为飞机阻力与升力的相关系数,是一个常数。
根据本发明的爬升模式的控制原理图如图(2)所示。飞机开始(201)进入盘旋模式后(202),保持发动机已一定的控制量不变(203),并且保持飞行姿态不变(204),最后进入结束(205)。
控制滑翔模式原理图如图(3)所示,其中,飞机开始(301)进入滑翔模式后(302),关闭发动机(303),并且保持飞行姿态不变(304),最后进入结束(305)。
寻热模式流程图如图(4)所示,其中,寻热模式的流程图如图(4)所示,飞机开始寻热模式后(401),关闭飞机发动机(402),然后读取卡尔曼滤波器(EKF)估算的热上升气流的状态估计数据(403),该热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流中心的位置坐标、上升气流强度、上升气流的分布半径。之后把热上升气流中心作为定点盘旋的中心(404),并设定盘旋半径和巡航轨迹(405),之后飞机进入定点盘旋模式(406),最后结束寻热模式(407)。
基于卡尔曼滤波器的专家状态估计方法如图(5)所示,其中,
卡尔曼滤波器运行频率为5Hz,不断更新热上升气流参数的估测值。为了方便描述热上升气流的分布情况,对热上升气流的模型做了如下三个假设:
热上升气流为为稳定不变的:热上升气流的中心、分布、上升气流的速度不随时间变化。
热上升气流只有一个中心,其坐标位置为xth、yth
热上升气流的速度分布为高斯分布,在中心处上升气流速度最大,为Wth(单位:m/s),坐标x、y处的上升气流速度大小由下式给出:
卡尔曼滤波器工作的过程即是对上式中四个参数Wth、Rth、xth、yth进行解算的过程,为了简化公式,用x,y表示热中心相对飞机的坐标,x表示热中心在飞机东方向距离为x处,y表示热中心在飞机北方向距离为y处。在此用状态向量X来描述这四个参数,表达方式如下:
简化后的上升气流分布公式为:
卡尔曼滤波器利用的传感器数据为的值(即估测的飞机所在位置的上升气流大小),利用传感器数据不断地修正估计的状态向量,最后得出较为准确的状态向量的值,准确地估计出上升气流热中心的位置、强度及分布情况。
盘旋模式的原理图如图(5)所示,其中,飞机开始(501)进入读取位置信息模块(502),计算盘旋航迹上距离飞机最近的点设为标定航点(503),飞向标定航点(504),调整飞行姿态(505),开始盘旋(506),最后结束(507)。
本发明的优点包括:
1)该低空太阳能无人机采用飞行高度阈值判断模块、爬升模式模块、滑翔模式模块、寻热模式模块、盘旋模式模块,具有很高的可靠性与节能特性。
2)与常规动力小型无人机相比,该机通过滑翔策略和寻热、盘旋策略,具有更远的飞行距离,能够担任长时间巡航的任务。
3)有效的利用了热上升气流的特性,借助热上升气流将动能转换为势能,进一步的有效的延长了滑翔机的飞行距离。

Claims (6)

1.一种低空太阳能无人机飞行控制方法,其特征在于包括:
A)读取飞机的高度数据(102),即读取飞机的实时海拔高度数据,
B)第一飞行高度判断步骤(103),把飞行实时高度与一个最小飞行高度进行比较,其中:
当飞行实时高度大于一个预设的最小飞行高度时,则进入读取上升气流速度的步骤(107),
当飞行实时高度小于最小飞行高度时,则进入第二飞行高度判断步骤(104),
C)第二飞行高度判断步骤(104),把飞行实时高度与一个预设的滑翔起始高度进行比较,其中:
当飞行实时高度大于滑翔起始高度时,则进入读取上升气流速度的步骤(107),
当飞行实时高度小于滑翔起始高度时,则进入爬升步骤(105),
D)爬升步骤(105),其中飞机开启发动机沿着航线做爬升运动,并实时监测飞行高度(106、104),直到飞行高度大于滑翔起始高度,然后进入读取上升气流速度的步骤(107),
E)读取上升气流速度的步骤(107),读取上升气流速度的值其中是包括飞机动能和势能的总和的飞机总能量数值与飞机重量的比值的低通滤波数据,
F)上升气流速度判断步骤(108),其在执行完读取上升气流速度的步骤(107)之后进行,其中:
小于一个预设的上升气流速度阈值时,则使飞机进入滑翔模式(112),在滑翔模式(112)中,飞机关闭发动机并沿着航线做下滑运动,
大于上升气流速度阈值时,则执行读取高度数据的步骤(109),
G)第三飞行高度判断步骤(110),其在读取高度数据的步骤(109)之后进行,其中:
当飞行实时高度大于一个预设的最大飞行高度时,则使飞机进入滑翔模式(112),
当飞行实时高度小于最大飞行高度时,则使飞机进入寻热模式(111),
H)在飞机进入寻热模式(111)后,进行如下处理:
G1)关闭飞机发动机(402),
G2)然后,用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据(403),该热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流的中心的位置坐标、热上升气流的强度、热上升气流的分布半径,
G3)之后,把热上升气流中心作为定点盘旋的中心(404),设定盘旋半径和巡航轨迹(405),使飞机进入定点盘旋模式(406)。
2.根据权利要求1所述的低空太阳能无人机飞行控制方法,其特征在于用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据(403)的处理包括:
把热上升气流设定为:
热上升气流是稳定不变的,即:热上升气流的中心、热上升气流的分布、热上升气流的速度不随时间变化,
热上升气流只有一个中心,其坐标位置为xth、yth,xth、yth为常数,
热上升气流的速度分布为高斯分布,在中心处上升气流速度最大且为Wth,当前坐标x、y处的热上升气流的速度大小为:
其中:
卡尔曼滤波器工作的过程即是对上式中四个参数Wth、Rth、xth、yth进行解算的过程。
3.根据权利要求2所述的低空太阳能无人机飞行控制方法,其特征在于进一步包括:
把卡尔曼滤波器运行频率设定为5Hz,不断更新热上升气流参数的估测值。
4.一种低空太阳能无人机飞行控制系统,其特征在于包括:
读取飞机的高度数据的部分,用于读取飞机的实时海拔高度数据,
第一飞行高度判断部分,用于把飞行实时高度与一个预设的最小飞行高度进行比较,且:
当飞行实时高度大于最小飞行高度时,则进行读取上升气流速度读取部分的操作,
当飞行实时高度小于最小飞行高度时,则进行第二飞行高度判断部分的操作,
第二飞行高度判断本发明,用于把飞行实时高度与一个预设的滑翔起始高度进行比较,且:
当飞行实时高度大于滑翔起始高度时,则进行上升气流速度读取部分的操作,
当飞行实时高度小于滑翔起始高度时,则进入爬升操作,其中在爬升操作中飞机开启发动机沿着航线做爬升运动,并实时监测飞行高度,直到飞行高度大于滑翔起始高度,然后进入上升气流速度读取部分的操作,
上升气流速度读取部分,用于读取上升气流速度的值其中是包括飞机的动能和势能的总和的飞机总能量数值与飞机重量的比值的低通滤波数据,
上升气流速度判断部分,其在执行完上升气流速度读取部分的操作之后进行上升气流速度的判断,且:
小于一个预设的上升气流速度阈值时,则使飞机进入滑翔模式(112),在滑翔模式(112)中,飞机关闭发动机并沿着航线做下滑运动,
大于上升气流速度阈值时,则读取高度数据,
第三飞行高度判断部分,其在读取高度数据的操作之后进行第三飞行高度判断,且:
当飞行实时高度大于一个预设的最大飞行高度时,则使飞机进入滑翔模式,
当飞行实时高度小于最大飞行高度时,则使飞机进入寻热模式(111),
用于在飞机进入寻热模式(111)后进行如下处理的部分:
关闭飞机发动机(402),
然后,用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据(403),该热上升气流的状态估计数据包括:估测的热上升气流的中心的位置坐标、热上升气流的强度、热上升气流的分布半径,
之后,把热上升气流中心作为定点盘旋的中心(404),设定盘旋半径和巡航轨迹(405),使飞机进入定点盘旋模式(406)。
5.根据权利要求4所述的低空太阳能无人机飞行控制系统,其特征在于用卡尔曼滤波器确定热上升气流的状态估计数据(403)的处理包括:
把热上升气流设定为:
热上升气流是稳定不变的,即:热上升气流的中心、热上升气流的分布、热上升气流的速度不随时间变化,
热上升气流只有一个中心,其坐标位置为xth、yth,xth、yth为常数
热上升气流的速度分布为高斯分布,在中心处上升气流速度最大且为Wth,当前坐标x、y处的热上升气流的速度大小为:
其中:
卡尔曼滤波器工作的过程即是对上式中四个参数Wth、Rth、xth、yth进行解算的过程。
6.根据权利要求5所述的低空太阳能无人机飞行控制系统,其特征在于:
卡尔曼滤波器的运行频率被设定为5Hz,用于不断更新热上升气流参数的估测值。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110775272A (zh) * 2019-11-06 2020-02-11 北京航空航天大学 手抛式太阳能固定翼无人机的自动起飞控制方法与自动降落控制方法
CN112034451A (zh) * 2020-08-17 2020-12-04 厦门精益远达智能科技有限公司 基于雷达的无人机测高方法和装置以及设备
CN112650261A (zh) * 2020-11-30 2021-04-13 北京机电工程研究所 一种飞行器的滑翔控制方法及装置
CN113867417A (zh) * 2021-12-06 2021-12-31 北京航空航天大学 一种无人机移动目标久航追踪方法
US20220261012A1 (en) * 2021-02-17 2022-08-18 Northrop Grumman Systems Corporation Systems and methods for flight path optimization
CN115981376A (zh) * 2023-03-20 2023-04-18 成都航空职业技术学院 一种基于气流模型的无人机长滞空飞行规划方法和装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3714825A (en) * 1970-12-29 1973-02-06 W Melvin Instrument flight system
CN101228490A (zh) * 2005-07-21 2008-07-23 空中巴士公司 用于保障飞行器的低空自动飞行的方法和设备
CN104238580A (zh) * 2014-09-30 2014-12-24 中国航天空气动力技术研究院 一种应用于无人机航空物探的低空飞行控制方法
CN105388763A (zh) * 2015-12-11 2016-03-09 北京航空航天大学 一种对流层间歇滑翔飞行控制方法
US20160229533A1 (en) * 2015-02-06 2016-08-11 Izak Jan van Cruyningen Efficient Flight Paths for Aerial Corridor Inspection

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3714825A (en) * 1970-12-29 1973-02-06 W Melvin Instrument flight system
CN101228490A (zh) * 2005-07-21 2008-07-23 空中巴士公司 用于保障飞行器的低空自动飞行的方法和设备
CN104238580A (zh) * 2014-09-30 2014-12-24 中国航天空气动力技术研究院 一种应用于无人机航空物探的低空飞行控制方法
US20160229533A1 (en) * 2015-02-06 2016-08-11 Izak Jan van Cruyningen Efficient Flight Paths for Aerial Corridor Inspection
CN105388763A (zh) * 2015-12-11 2016-03-09 北京航空航天大学 一种对流层间歇滑翔飞行控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIN F, LI H, ZHANG X.: "Research and development of energy monitoring system for solar powered UAV", 《2014 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL PROCESSING (ICSP). IEEE》 *
单泽众 等: "太阳能无人机优化设计", 《科技视界》 *
李延平: "太阳能/氢能混合动力小型无人机总体设计", 《中国博士学位全文数据库(电子期刊)工程科技II辑》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110775272A (zh) * 2019-11-06 2020-02-11 北京航空航天大学 手抛式太阳能固定翼无人机的自动起飞控制方法与自动降落控制方法
CN112034451A (zh) * 2020-08-17 2020-12-04 厦门精益远达智能科技有限公司 基于雷达的无人机测高方法和装置以及设备
CN112034451B (zh) * 2020-08-17 2023-09-08 厦门精益远达智能科技有限公司 基于雷达的无人机测高方法和装置以及设备
CN112650261A (zh) * 2020-11-30 2021-04-13 北京机电工程研究所 一种飞行器的滑翔控制方法及装置
US20220261012A1 (en) * 2021-02-17 2022-08-18 Northrop Grumman Systems Corporation Systems and methods for flight path optimization
US11640180B2 (en) * 2021-02-17 2023-05-02 Northrop Grumman Systems Corporation Systems and methods for flight path optimization
CN113867417A (zh) * 2021-12-06 2021-12-31 北京航空航天大学 一种无人机移动目标久航追踪方法
CN113867417B (zh) * 2021-12-06 2022-03-29 北京航空航天大学 一种无人机移动目标久航追踪方法
CN115981376A (zh) * 2023-03-20 2023-04-18 成都航空职业技术学院 一种基于气流模型的无人机长滞空飞行规划方法和装置

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