【摘 要】
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协同动态航迹规划是多无人机编队研究的核心,实时躲避动态障碍物和避免求解算法陷入局部最优是现有航迹规划算法面临的两大挑战.本文研究了复杂战场环境中多无人机在线规划问题,首先,提出了一种归一化的人工势场优化算法,然后,通过构造具有各向异性的人工势场函数,使固定无人机群的航迹不受排斥/吸引增益参数的影响,避免了算法陷入局部最优和航迹局部振荡,从而引导多无人机分别以期望的方向约束抵达对应的目标.考虑了固定翼无人机的最小飞行速度和最小转弯角度,提出了一种目标矢量分解策略,在子向量的端点上分别放置虚拟的子引力势场源,
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协同动态航迹规划是多无人机编队研究的核心,实时躲避动态障碍物和避免求解算法陷入局部最优是现有航迹规划算法面临的两大挑战.本文研究了复杂战场环境中多无人机在线规划问题,首先,提出了一种归一化的人工势场优化算法,然后,通过构造具有各向异性的人工势场函数,使固定无人机群的航迹不受排斥/吸引增益参数的影响,避免了算法陷入局部最优和航迹局部振荡,从而引导多无人机分别以期望的方向约束抵达对应的目标.考虑了固定翼无人机的最小飞行速度和最小转弯角度,提出了一种目标矢量分解策略,在子向量的端点上分别放置虚拟的子引力势场源,提前躲避动态障碍物和突发威胁,规划出来的航迹不存在法向加速度急剧变化的航段.最后,通过仿真验证了算法的优越性和可行性.“,”Cooperative path planning is an important area in fixed-wing UAV swarm. However, avoiding multiple time-varying obstacles and avoiding local optimum are two challenges for existing approaches in a dynamic environment. Firstly, a normalized artificial potential field optimization is proposed by reconstructing a novel function with anisotropy in each dimension, which can make the flight speed of a fixed UAV swarm independent of the repulsive/attractive gain coefficient and avoid trapping into local optimization and local oscillation. Then, taking into account minimum velocity and turning angular velocity of fixed-wing UAV swarm, a strategy of decomposing target vector to avoid moving obstacles and pop-up threats is proposed. Finally, several simulations are carried out to illustrate superiority and effectiveness.
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对印尼低品位红土镍矿进行了系统的工艺矿物学表征,并在工艺矿物学表征的基础上对褐铁矿、蛇纹石和铬铁矿等矿物组分进行可选性研究.结果表明,该低品位红土镍矿属于典型的风化沉积变质型氧化矿,主要有价成分为Ni、Co和Cr,主要矿物组成为褐铁矿、蛇纹石、铬铁矿等,未见有Ni和Co的独立载体矿物.Ni和Co赋存状态较为分散,通过选矿方法来富集Ni和Co难度较大;Cr则主要赋存于铬铁矿中,可以通过选矿方法来富集Cr;高温可以促进褐铁矿向磁铁矿的转变.针对红土镍矿中的褐铁矿采用还原焙烧磁选工艺可以获得含镍品位1.98%,
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