多阶段伞翼系统归航优化控制与路径规划

“多阶段伞翼系统归航优化控制方法” 本文介绍了一种针对伞翼系统归航规划的优化控制策略，该策略包括多阶段归航布局、使用遗传算法（GA）进行最优归航路径计算以及基于贝塞尔曲线的伞翼终端引导路径规划，以应对不同滑翔比的情况。文章采用了L1非线性算法进行轨迹跟踪。对比仿真结果显示，L1跟踪算法在不同初始位置以及有无风干扰的情况下，具有更快的响应速度、更高的精度和更好的抗风性能，优于传统的PD跟踪算法。 I. 引言 相较于普通降落伞，伞翼系统具有良好的稳定性、出色的滑翔性能和机动性。这些特性使其在航天器回收和远程精确空投伞翼系统领域越来越受到关注，并已成为回收技术研究的重点[1]。 伞翼系统的归航控制在整个飞行过程中至关重要。早期工程应用中，通常采用径向归航方法。然而，这种方法对于应对复杂的环境变化和动态目标定位显得较为局限。因此，提出了多阶段归航安排，旨在提高归航效率和精度。 II. 多阶段归航安排 多阶段归航安排是将整个归航过程划分为若干个阶段，每个阶段根据飞行条件和目标状态调整控制策略。这种方法能够更好地适应伞翼在不同飞行阶段的不同需求，如初始阶段可能侧重于保持滑翔距离，而接近目标阶段则需考虑精确着陆。 III. 遗传算法优化归航路径 遗传算法是一种全局优化工具，适用于解决复杂优化问题。在本研究中，通过遗传算法寻找最优归航路径，可以考虑多种因素，如风速、地形和伞翼性能，以确保在各种条件下都能找到最佳路径。 IV. 贝塞尔曲线路径规划 贝塞尔曲线是一种在计算机图形学中广泛使用的参数曲线，具有平滑和可控制的性质。在伞翼终端引导中，利用贝塞尔曲线规划路径，可以实现平滑过渡，减少因突然转向引起的空气动力学阻力，从而提高归航效率。 V. L1非线性算法的轨迹跟踪 L1非线性算法因其对扰动的鲁棒性和快速收敛特性，被用于伞翼系统的轨迹跟踪。与传统的PD控制器相比，L1算法能更快地响应环境变化，保持跟踪精度，同时在风力干扰下表现更优。 总结起来，该研究提出了一套综合的伞翼系统归航控制方案，通过多阶段规划、遗传算法优化路径以及L1非线性算法的轨迹跟踪，显著提升了伞翼在复杂环境下的归航性能和准确性。这一方法对于提升伞翼系统的自主导航能力及在实际应用中的可靠性具有重要意义。