多无人机协同编队控制研究现状及进展

来源 :高师理科学刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:q3177848
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目前,多无人机编队是未来战场的主流趋势已成为普遍共识.各国投入了大量资源进行相关理论和技术研究与开发,传感器技术、智能控制技术、信息融合技术以及无线通信技术都获得了较大的进步与发展,无人机技术日臻成熟.回顾无人机的发展历史,概述了国内外无人机集群的重点项目,多无人机编队的关键技术;阐述了编队控制体系与结构,从任务规划与决策、航迹规划、编队控制3个重点方面总结近些年国内外的一些先进理论与应用技术,对编队控制的优缺点进行了详尽分析;展望了多无人机协同控制编队未来的发展前景.
其他文献
高职生是职业技术技能人才的主力军,是服务国家建设和推动社会进步的源动力.面对残酷的新冠肺炎疫情,促进高职生成熟成长,对助力国家事业奋起发展、活化高职院校思政教育灵魂和达成“德技并修”教学目标具有重要时代价值.由于受疫情严重影响,高职生价值观念、知识结构、社会实践均面临着严峻考验,使高职生成熟成长陷入困境.坚定理想信念、优化高职教育、扩展实践模式,成为促进高职生由内而外成熟成长的有效出路.
考虑到随机干扰因素的影响,将多余的资本进行风险投资和稳定低利率投资,以提高保险公司的赔付能力.构建了带有双投资和分红策略的随机扰动风险模型,其中保费过程、索赔过程及分红过程均为Poisson-Geometric过程.对模型的性质进行讨论,证明了盈利过程具有平稳独立增量,得到了盈余过程的数字特征.运用概率和随机过程基本理论推导调节系数满足的方程,并得到破产概率的一般表达式和Lundberg不等式.当保费、理赔和分红过程服从指数分布时,得到破产概率的具体表达式.
在地学类专业课程中有机地融合思政元素,开展课程思政教育,对提升课程的育人实效和亲和力,实现专业知识与价值引领的有机结合具有重要意义.文章基于教学实践,针对普通地质学的课程定位与思政育人要求,在课程思政建设实施的思路、课程思政教学内容设计两个方面,介绍普通地质学课程开展思政教育的探索和实践,对相关理工科专业开展“课程思政”的教学具有一定的借鉴作用和参考价值.
近年来,学术界围绕着课程思政、课程思政建设以及电子商务类课程思政的践行经验等问题进行较为深入的研究,并取得一定的成果,也存在一些不足.未来,高校深入推进电子商务类课程思政研究要着力注重以下五方面:一是加强电子商务“专业思政”“专业群思政”“学科思政”的研究;二是加强课程思政建设目标和内容体系研究;三是加强课程思政融入教学全过程的策略研究;四是重视教师思政育人意识和能力提升;五是深入推进课程思政建设质量评价体系研究.
唯一性定理是单复变函数中的一个重要定理,给出唯一性定理在多复变函数中的推广.
课程思政可使学生在学习专业知识的过程中潜移默化地接受思想政治教育,达到专业与思政协同育人的效果.单片机原理与接口技术是电类工科专业的核心课程,分析在该课程中进行课程思政的重点与难点,包括如何找到课程思政与学生学习兴趣的结合点、如何在课程教学中无缝融入思政元素、如何充分利用课程的特点进行思政教育,介绍课程思政的实施措施,包括思政元素多元化、思政教育实践化、思政手段多样化,列举课程思政实践的案例,可为工科类核心课程的课程思政建设提供借鉴.
基于部分调整模型,通过构建债务来源异质性指数,建立我国A股501家制造业企业样本的动态面板模型,检验债务来源渠道多样化在价格型、数量型货币政策工具对企业资本结构动态调整的影响中所起的作用.研究表明,债务来源异质性与制造业企业资本结构调整速度成反比,货币政策扩张会推动调整速度提高,反之则降低,这种反应对价格型货币政策工具变动更敏感.债务异质性削弱了 2类货币政策工具对企业资本结构的影响,多样化的融资渠道部分平抑了货币政策变动的影响,而渠道单一的企业对政策变动更加敏感.为使企业更好地适应货币政策引导,给出了相
汽车高速行驶过程中,其流线型外壳产生的气动升力削弱汽车抓地力,引起安全系数降低.设计了一种依靠自身旋转的主动马格努斯效应装置,优化了汽车在高速行驶状态下的气动升力安全系数.基于Ansys软件对该装置加装的前后进行了有限元分析,获得气流分布及其变化的有关数据.研究结果表明,优化后的整车安全系数明显提高,并且降低了行车能耗.
随着工业智能化的发展,机器视觉技术被广泛应用于目标识别中.采集秦岭腹地自然环境下的核桃图像,由于绿皮核桃与其枝叶、背景等颜色相近,有重叠或遮挡时果实的识别率较低,针对这一问题提出基于模板匹配的核桃识别定位方法.首先将采集的RGB图像转换为HSI颜色空间图像,再选择S+I-H作为算子进行阈值分割,采用形态学处理,提取其轮廓并以圆度为区分提取出核桃与枝叶的特征,最后以先验模板信息的方法,寻求相似度最小、匹配度最大时的模板作为最佳模板,对待测图像进行模版匹配并对核桃进行定位标记.实验结果表明,采用该方法能够识别
月度船舶交通流量数据具有较强的季节性,在提高数据预测精准度的同时,应提取其季节波动和长期趋势加以分析,而不是单纯预测未来发展趋势.为从数据中获得更多有效信息,利用时间序列ARIMA模型对原始数据进行拟合,使用残差平方和、均方根误差、AIC函数和SBC函数衡量模型拟合效果,选取局部最优模型.经比较后,选取X-12-ARIMA季节乘法模型拟合月度船舶交通流量数据,得到了季节波动、长期趋势和不规则变动随时间而发生的变化,并预测了未来12期的船舶交通流量.在此基础上,调用径向基神经网络函数对数据进行仿真研究.结果