基于DMOC的复杂环境飞行器优化轨迹生成实时性能问题研究

Theory and application research for Unmanned Aerial Vehicle (UAV)is a very hot topic both in academics and industry . And it is also very difficult since this topic involves many different fields. Optimal trajectory generation is an essential part for UAV to perform a designated mission successfully. Based on DMOC (Discrete Mechanics and Optimal Control),this project is proposed to investigate the key factors which influence the real-time performance of optimal trajectory generation of the UAV by modelling subject in dynamic environment systematically, constraints processing, and designing a kind of high effecient algorithm. This project is a basic research project to design a high-efficiency scheme to generate optimal trajectory for UAV. This project has significant meanings both in scientific theory and future applications.

复杂环境无人飞行器应用范围广，涉及学科多，对其的基础理论和应用研究是当前国内外研究热点之一。优化轨迹生成是无人飞行器完成其特定计划任务的核心部分。本项目以申请者长期以来对于DMOC(Discrete Mechanics and Optimal Control)的理论研究为基础，从复杂环境及无人飞行器系统模型建立，约束优化处理以及高效实时算法设计这三个一脉相承的部分开展研究。探究决定复杂环境中无人飞行器优化轨迹生成实时性能的理论关键因素，提出适用于复杂环境无人飞行器优化轨迹生成的高效实时算法，建立新的基于DMOC理论的优化轨迹实时生成的方案。重点研究方案在复杂环境中的有效性以及实时性。研究结果为设计针对无人飞行器优化轨迹实时生成方案提供理论基础，具有很强的理论与应用价值。

项目针对各类满足欧拉拉格朗日方程的动力学系统的在线轨迹生成实时性问题开展研究，从理论上探究设计针对这一类系统的快速高效的优化轨迹生成方法。在离散力学最优控制理论（Discrete Mechanics and Optimal Control）基础上，分析妨碍系统轨迹生成实时性的关键因素，进而提出辅助初值猜测策略（Auxiliary Initial Guess Strategy, AIGS）的MDMOC (Multi-phase Discrete Mechanics and Optimal Control)轨迹优化算法。通过理论上的分析以及与传统优化轨迹生成算法的比较研究，论证了该方法的有效性。理论结果通过四旋翼无人飞行器的优化轨迹实时生成进行了仿真验证。进一步为了进行实验验证，项目组研究设计了在线监控四旋翼电机转速方法，该方法与装置已经获得国家实用新型专利授权，发明专利进入实质审查。同时项目组搭建了3D高精度室内飞行器运动捕捉平台，为后续的进一步理论联系实际的研究奠定了有力基础。通过本项目的实施，培养了3名硕士生，其中1名硕士获得国家奖学金，优秀硕士毕业生称号，培养毕业了1名博士生。毕业的学生都加入了我国相关领域实力较强的科研院所，为国家科技事业发展正做出自己的贡献和力量。