2025 Vol. 8(2): 01-08| [摘要](82) | [PDF](61)- 基于强化学习的多无人机避障编队控制
- 吴婷，叶林奇，杨君，芦维宁
- 针对多无人机编队飞行控制问题，本文提出了一种基于强化学习的解决方案。该方案融合了课程学习思想、Leader-Follower模型和近端策略优化方法。首先，基于课程学习思想，将复杂的编队控制任务分解为两个学习阶段。在第一阶段，利用近端策略优化方法对Leader无人机进行训练，使其能够沿着预设轨迹飞行。随后进入第二阶段，对Follower无人机进行训练。此时Leader无人机的控制策略固定为第一阶段所得的神经网络，并将Leader的延时位置作为Follower的跟踪目标。根据部分可观测信息，设计了奖励函数，以引导无人机在编队飞行中保持稳定的线性队形。为了验证所提方法的有效性，在Unity环境中进行了四机编队空中立体8字飞行仿真。结果表明，相较于传统控制方法，本方法在无需建立精确数学模型的前提下，通过相对简单的训练过程，就能使智能体在与环境的交互中学习到有效策略。这一成果简化了编队控制的复杂性，为无人机编队控制提供了一种新的解决方案。
- 2025 Vol. 8(2): 09-17
| [摘要](75) | [PDF](35)- 复杂环境下多智能体系统的安全编队控制
- 郭许发，梅杰，柴敬轩，龚有敏
- 研究了在含有凸障碍物、非凸障碍物和窄缝等复杂环境下多智能体系统的安全编队控制。基于有限时间收敛控制障碍函数 (Finite-time Convergence Control Barrier Function，FCBF) 和半定规划区域迭代膨胀 (Iterative Regional Inflation by Semi-definite programming，IRIS)，提出了一种安全编队控制算法，保证多智能体系统满足安全性的同时趋向目标位置。首先通过 IRIS 将无障碍物区域抽象为椭圆安全区域，并将椭圆圆心设立为路标点，然后用 FCBF 来保证多智能体系统安全编队通过路标点的同时到达目标位置。由几何约束和椭圆安全区域构建 FCBF，通过确保前向不变性来实现安全性。还采用了多智能体系统的分布式控制，为每个智能体设计基于 QP 的控制器，即以构建的控制障碍函数（Control Barrier Function， CBF）作为约束求解各自的二次规划问题 (Quadratic Programming，QP)。最后通过仿真验证了算法在复杂环境下是可行的。
- 2025 Vol. 8(2): 18-26
| [摘要](54) | [PDF](36)- J2摄动下小推力碰撞规避轨迹优化方法
- 涂凡卿，杨洪伟
- 碰撞规避问题已逐渐成为相关领域的研究热点之一。在J2摄动环境下，讨论了小推力卫星最优碰撞规避机动设计问题，并提出了卫星碰撞规避和返航机动过程的高效算法。碰撞概率的计算是在地心惯性坐标系中进行的，而能量和燃料的最优控制计算则是通过对碰撞概率进行约束来实现的。不同于脉冲机动，本文考虑了J2摄动以观察其对小推力机动设计最优控制的影响。采用协态变量初值归一化方法有效提高了间接法求解燃料最优碰撞规避问题的效率。文中给出了有无J2摄动条件下的能量和燃料最优控制的仿真结果，并进行了比较。结果表明了本算法的有效性，在该算例下，当考虑J2摄动时，预计燃料消耗比不考虑J2摄动时节省约22.3%。
- 2025 Vol. 8(2): 27-39
| [摘要](64) | [PDF](37)- STT飞行器反步自适应滑模控制方法
- 姜雨石，蔡李根，刘佳鑫
- 针对存在外部干扰以及模型不确定性的侧滑转弯（Side to Turn，STT）飞行器姿态跟踪控制问题，提出了一种反步自适应滑模控制方法。首先建立飞行器姿态动力学模型，并对其进行线性化处理，得到面向控制的三通道解耦的姿态数学模型；然后将控制器划分为外环过载控制器以及内环角速度控制器，并基于滑模控制理论分别设计双环控制器，同时设计自适应律对扰动进行补偿，使姿态控制系统对扰动及偏差具有良好的适应性和鲁棒性；最后利用Lyapunov稳定性定理证明了所设计控制器的稳定性。数值仿真结果表明：全飞行过程中过载跟踪偏差小于0.1，角速度跟踪偏差小于0.5（°）/s，气动舵偏未出现满偏及抖振情况，数值仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性。
- 2025 Vol. 8(2): 40-47
| [摘要](65) | [PDF](28)- 针对卫星姿态控制系统的数据驱动故障监测方法
- 霍明夷，陈星伊，樊恒海，卞燕山，肖冰
- 卫星姿态控制系统在保证卫星在轨运行的稳定性和精确性方面起着至关重要的作用。目前大多数卫星姿态控制系统的故障监测方法常依赖于精确建模且难以应对复杂动态环境下的多样化故障。针对这一挑战，本文对卫星姿态控制系统的动态特性进行分析，直接利用系统的输入输出数据并研究不同信号子空间之间的映射关系，提出了一种基于子空间辨识的卫星姿态控制系统数据驱动故障监测方法，旨在提高卫星在轨运行的故障监测能力，有助于提升卫星系统在复杂太空环境中的可靠性与安全性。通过卫星姿态控制系统的仿真验证了所提方法的有效性，结果表明，该方法能够准确检测多种类型故障，在不同故障场景下展现出较强的适应性和鲁棒性，为卫星系统在轨运行的故障诊断提供了可靠的技术支持。
- 2025 Vol. 8(2): 48-56
| [摘要](56) | [PDF](45)- 基于多层次蜣螂优化的卫星集群博弈任务分配方法
- 张哲宇，张炎，肖冰，贾振帅
- 针对卫星集群博弈任务分配问题，提出一种基于多层次蜣螂优化（Multi-Stage Dung Beetle Optimization，MDBO）算法的任务分配方法。首先，考虑卫星燃料消耗、轨道转移时长和博弈收益三个优化指标，考虑任务、燃料和载荷等约束条件，实现优化数学模型的构建；然后，设计MDBO算法进行求解，引入“蜣螂强盗粒子”，解决粒子群算法易陷入局部最优解问题，采用多层次优化机制将复杂的卫星博弈任务分配问题进行分解和降维。仿真结果表明，相比DBO算法，所提方法优化精度提高3.91%，响应时间降低19.20%，算法收敛后受到干扰稳定性能提高3.84%。
- 2025 Vol. 8(2): 56-63
| [摘要](40) | [PDF](35)- 基于OAM光束的旋转多普勒效应运动参数测量
- 王毅，李曜均，陈寰，李银海，李大创
- 首先阐述了与轨道角动量（Orbital Angular Momentum，OAM）相关的旋转多普勒效应（Rotational Doppler Effect ，RDE）技术的最新研究进展，实验选用了具有拓扑荷数l=±2, ±4, ±6的OAM光束，以1.23%的低误差率精确测量了旋转物体的速度和频率。实验结果与理论预测的一致性，验证了RDE技术的精确性和可靠性。针对大气湍流对OAM光束传播的影响，推导出了接收光子与发射光子轨道角动量量子数差异的概率模型，并构建了模拟大气湍流影响的实验光路。实验数据证实了理论模型的准确性，表明了轨道角动量（OAM）光束在大气传输中量子数差异的概率分布与理论预测一致。
- 2025 Vol. 8(2): 64-71
| [摘要](53) | [PDF](33)- 原子重力仪动态测量系统中加速度计的现场标定
- 黄春福，闫久江，李安，覃方君，车浩，龚文斌
- 加速度计可用于原子重力仪的振动校正，抑制振动噪声的干扰，提高原子重力仪的动态测量精度，是测量系统中不可缺少的一部分。为了获得更高的器件精度，在使用前需对加速度计误差进行标定。本文结合原子重力仪动态测量系统，基于加速度计重力矢量模不变原则，将加速度计置于稳定平台多个姿态下测量，对比原子重力仪高精度重力输出，建立代价函数。为了避免迭代方法耗时长、对初始值依赖较大等问题，对代价函数进行简化，推导了线性模型，采用最小二乘方法计算零偏、标度因数和非正交系数等标定参数。开展仿真试验，探究加速度计噪声水平，加速度计姿态数量以及参数初始值对各标定方法的影响，初步证明了本文方法的有效性和精度优势。进一步开展码头系泊条件下的实测试验，结果表明，标定后加速度计输出矢量模的平均值从1.0035 下降到1.0001 ，更接近重力加速度参考值 ，且标准差下降了70.5%。
- 2025 Vol. 8(2): 72-81
| [摘要](41) | [PDF](37)- 基于Transformer的毫米波雷达/激光雷达/相机融合3D目标检测方法
- 陈坤泽，刘晓晨，申冲
- 针对单一传感器在环境感知任务中的性能局限性，提出了一种基于Transformer的毫米波雷达/激光雷达/相机融合3D目标检测方法。该方法由三个关键模块组成：1)相机模块，将图像特征与初始3D目标预测结合，进行视觉增强；2)雷达模块，针对毫米波雷达点云稀疏问题，提出时序多帧融合算法，对连续5帧毫米波雷达数据进行融合，同时提出点云加权融合算法，在毫米波雷达与激光雷达的点云描述能力互补的基础上，构建增强的雷达点云；3)融合模块，采用Transformer解码器，充分整合雷达点云与相机特征，以提升3D目标检测性能。在自制城市道路数据集上进行了实验，并基于nuScenes数据集指标进行评估。实验结果表明，相较于现有方法，本文方法在mAP指标上提升6.38%，在NDS指标上提升5.93%。
- 2025 Vol. 8(2): 82-92
| [摘要](62) | [PDF]()- 基于Transformer的毫米波雷达/激光雷达/相机融合3D目标检测方法
- 陈坤泽，刘晓晨，申冲
- 针对单一传感器在环境感知任务中的性能局限性，提出了一种基于Transformer的毫米波雷达/激光雷达/相机融合3D目标检测方法。该方法由三个关键模块组成：1)相机模块，将图像特征与初始3D目标预测结合，进行视觉增强；2)雷达模块，针对毫米波雷达点云稀疏问题，提出时序多帧融合算法，对连续5帧毫米波雷达数据进行融合，同时提出点云加权融合算法，在毫米波雷达与激光雷达的点云描述能力互补的基础上，构建增强的雷达点云；3)融合模块，采用Transformer解码器，充分整合雷达点云与相机特征，以提升3D目标检测性能。在自制城市道路数据集上进行了实验，并基于nuScenes数据集指标进行评估。实验结果表明，相较于现有方法，本文方法在mAP指标上提升6.38%，在NDS指标上提升5.93%。
- 2025 Vol. 8(2): 82-92
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