基于轨迹映射的无人机拖曳式空中回收轨迹优化

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28775

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基于轨迹映射的无人机拖曳式空中回收轨迹优化

王宏伦¹^,²(), 王延祥¹^,²^,³, 刘一恒¹^,²^,⁴

^1.北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京　100191
^2.北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室，北京　100191
^3.北京航空航天大学沈元学院，北京　100191
^4.北京宇航系统工程研究所，北京　100076

收稿日期:2023-03-30 修回日期:2023-04-27 接受日期:2023-05-30 出版日期:2023-06-07 发布日期:2023-06-05
通讯作者: 王宏伦 E-mail:wang_hl_12@126.com
基金资助:
国家自然科学基金(62173022)

Recovery trajectory optimization for UAV towed aerial recovery based on trajectory mapping

Honglun WANG¹^,²(), Yanxiang WANG¹^,²^,³, Yiheng LIU¹^,²^,⁴

^1.School of Automation Science and Electrical Engineering，Beihang University，Beijing 　100191，China
^2.The Science and Technology on Aircraft Control Laboratory，Beihang University，Beijing 　100191，China
^3.Shenyuan Honors College，Beihang University，Beijing 　100191，China
^4.Beijing Institute of Astronautical Systems Engineering，Beijing 　100076，China

Received:2023-03-30 Revised:2023-04-27 Accepted:2023-05-30 Online:2023-06-07 Published:2023-06-05
Contact: Honglun WANG E-mail:wang_hl_12@126.com
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62173022)

摘要/Abstract

摘要：

针对无人机拖曳式空中回收过程中的轨迹优化问题，提出一种基于轨迹映射的无人机回收轨迹在线优化方法。首先，建立包括缆绳-浮标-无人机组合体的运动模型、机翼折叠模型在内的空中回收系统模型。随后，提出轨迹映射的思想，利用双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络建立回收系统中回收指令和回收轨迹之间的精确映射关系。然后，利用轨迹映射网络实时预测不同指令下的回收轨迹，并根据计算的预测轨迹代价利用粒子群优化（PSO）算法优化得到最佳回收指令。最后，仿真结果表明：所提的轨迹映射网络具有较高的预测精度和计算速度，所提的方法可以优化出使无人机稳定快速回收的轨迹。

关键词: 空中回收, 轨迹优化, 轨迹映射, 缆绳-浮标-无人机组合体, 双向长短期记忆, 神经网络

Abstract:

For the problem of trajectory optimization in the process of Unmanned Aerial Vehicle （UAV） towed aerial recovery， an optimization method of UAV recovery trajectory is proposed based on trajectory mapping. First， an aerial recovery system model， including the cable-drogue-UAV assembly model and the wing fold model， is established. Second， the idea of trajectory mapping is put forward， and the accurate mapping relationship between the recovery instruction and the recovery trajectory in the recovery system is established by using the Bidirectional Long Short-Term Memory （BiLSTM） neural network. Third， the trajectory mapping network is utilized to predict the real recovery trajectory under different instructions in real time， and the Particle Swarm Optimization （PSO） algorithm is used to optimize the optimal recovery instruction according to the calculated predicted trajectory cost. Finally， the simulation results show that the proposed trajectory mapping network has high prediction accuracy and calculation speed， and the proposed optimization method can achieve stable and rapid recovery of UAV.

Key words: aerial recovery, trajectory optimization, trajectory mapping, cable-drogue-UAV assembly, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), neural network

中图分类号:

V249

王宏伦, 王延祥, 刘一恒. 基于轨迹映射的无人机拖曳式空中回收轨迹优化[J]. 航空学报, 2023, 44(20): 628775-628775.

Honglun WANG, Yanxiang WANG, Yiheng LIU. Recovery trajectory optimization for UAV towed aerial recovery based on trajectory mapping[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2023, 44(20): 628775-628775.

图/表 25

图 1

图 2

图 3

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图 7

图 8

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表 1

图 10

图 11

图 12

图 13

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图 18

图 19

图 20

图 21

表 2

图 22

图 23

参考文献 32

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

网络参数	BiLSTM	LSTM
每层节点数	100	100
网路层数	3	3
训练集大小（轨迹条数）	20 000	20 000
训练批量大小（轨迹条数）	20	20
训练次数	10 000	10 000
初始学习率	0.001	0.001
优化器	Adam	Adam
测试集大小（轨迹条数）	2 000	2 000
测试集的均方根误差	0.117 3	0.220 0

参数摄动/%	所提方法			对比方法
参数摄动/%	摆动幅度/m	回收时间/s	总代价	摆动幅度/m	回收时间/s	总代价
-20	0.456	8.01	8.922	1.915	11.29	15.120
0	0.439	8.01	8.888	1.857	11.29	15.004
20	0.504	8.01	9.018	2.031	11.29	15.352

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