无人机飞行操控技术自主着陆

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民用大中型固定翼无人机系统自主能力飞行试验要求-最新国标

民用大中型固定翼无人机系统自主能力飞行试验要求1范围本文件规定了民用大中型固定翼无人机系统自主能力飞行试验的要求、内容和方法。

本文件适用于民用大中型固定翼无人机系统（以下简称无人机）自主能力飞行试验，其他类型无人机自主能力飞行试验可参照执行。

2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。

其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T35018民用无人驾驶航空器系统分类及分级GB/T38152无人驾驶航空器系统术语3术语和定义GB/T35018、GB/T38152确定的以及下列术语和定义适用于本标准。

3.1自主能力autonomous capability无人机系统以自动（人工发送指令）或自主（人工不进行干预）的方式在设计运行范围内实施飞行过程、探测及响应风险因素以及进行人机协同的能力。

3.2机组crew参与无人机系统飞行过程的操作人员，即人工介入角色。

3.3风险因素探测与响应operational risk detection and response对可能降低运行安全水平的可变因素进行探测，并作出适当的响应。

运行风险因素包括内部因素（如结构失效、硬件故障、软件崩溃等）和外部因素（如不利天气、障碍物、电磁干扰等）。

3.4设计运行范围operational design domain自动飞行系统设计时确定的适用于其功能运行的外部环境条件（包括空域条件、天气条件等）。

4.1试飞条 4一般要求件试飞的场地条件（海拔高度、跑道）和环境条件（大气温度、大气压力、大气湿度、风速、风向、能见度等）应符合无人机系统技术要求中的相关规定。

4.2试飞对象无人机系统技术状态应符合无人机系统技术要求。

4.3文件和资料试飞前应提供下列文件：a)飞行试验大纲；b)无人机系统技术说明书；c)无人机系统操作员手册及飞行手册；d)其他与试飞相关的必要资料和计算结果。

无人机自主飞行控制算法考核试卷

C.能量优化策略
D.动力系统简化
16.以下哪些算法可以用于无人机路径跟踪？（）
A. LQR
B. MPC
C. PID
D.滑模控制
17.以下哪些因素会影响无人机飞行的能耗？（）
A.飞行速度
B.飞行高度
C.载荷重量
D.电池类型
18.以下哪些技术可以用于无人机自主起飞？（）
A.遥控器起飞
B.自动定高起飞
C.触发式起飞
A. SIFT算法
B. SURF算法
C. HOG算法Βιβλιοθήκη D. Haar级联8.在无人机自主飞行控制中，以下哪些控制策略可以用于应对不确定性？（）
A.滑模控制
B.自适应控制
C.鲁棒控制
D. PID控制
9.以下哪些部件属于无人机飞控系统？（）
A.飞行控制器
B.传感器
C.执行机构
D.电源模块
10.以下哪些技术可以用于无人机通信？（）
6.卡尔曼滤波
7.激光雷达避障
8.电机、电池、控制器
9. GPS、视觉定位
10.安全性、稳定性、效率
四、判断题
1. ×
2. ×
3. √
4. ×
5. ×
6. ×
7. ×
8. ×
9. ×
10. ×
五、主观题（参考）
1. PID控制算法通过比例、积分、微分三个环节对无人机进行姿态控制，实现快速、稳定、精准的飞行调整。
D.飞行时间
13.以下哪些技术可以用于无人机自主着陆？（）
A.视觉辅助着陆
B.雷达辅助着陆
C.惯性导航
D.激光测距
14.以下哪些特点描述了无人机自主飞行控制系统的优势？（）

无人机的关键技术

无人机的关键技术无人机是一种远程操控飞行器，它被广泛应用于科学研究、民用领域和军事领域。

无人机的广泛应用是由于其能够高效、快速、准确地完成各种任务。

无人机的成功应用离不开关键技术的支撑。

本文将介绍无人机的关键技术。

1. 着陆和起飞技术无人机的起飞和着陆技术是非常重要的关键技术。

起飞和着陆都需要精准的姿态控制和稳定性保持，以确保安全和准确性。

这样的技术要求可以通过制定精确的姿态控制算法和使用高精度的传感器来实现。

2. 自主导航技术无人机的自主导航技术是实现其任何任务的极为关键的技术。

无人机需要能够在没有人类操作员的情况下，自主地规划和执行飞行任务。

因此，需要先进的自主导航技术，包括全球定位系统（GPS）和多传感器数据融合。

3. 机身设计和材料机身设计和材料选择同样是无人机飞行稳定和高效完成任务的关键因素。

无人机的机身应该是轻巧、紧凑，有足够的空间来安装各种传感器和设备。

选择高性能材料可以确保机身的高强度和坚固性，并减轻机身重量。

4. 控制系统设计无人机控制系统设计是无人机运行的关键因素之一。

控制系统设计需要考虑多个因素，包括传感器类型、数据传输和飞行控制算法等。

一个高效的系统可以确保无人机顺利、精确地执行任务，同时确保高度稳定、可靠和安全。

5. 高效能源管理高效的能源管理是无人机可持续飞行的关键因素之一。

随着技术进步、轻量化材料和更高效的发动机的应用，无人机的航程和工作时间也得到了显著提高。

通过设计更高效的电池系统，进一步改进起飞和着陆系统等技术提高能源利用效率，无人机可以做到长时间飞行，提高工作效率和节约能源。

6. 操作界面和算法操作界面和算法是直接受控制者使用的关键技术。

一个高效的操纵界面和算法能够充分发挥无人机的性能并提高飞行的准确性。

7. 传感器传感器是无人机操作的核心技术之一。

传感器能够收集、处理和传输机身状态数据以及飞行实时数据，如高度、方向和速度，这些数据会被无人机的控制系统用于规划和调整飞行计划。

航空自主可控实施方案

航空自主可控实施方案航空自主可控系统是指飞行器在无人操纵的情况下，能够自主地进行飞行、导航、避障、着陆等操作。

这种系统在无人机、自动驾驶飞机等领域有着广泛的应用前景，因此制定一套科学合理的实施方案显得尤为重要。

首先，航空自主可控系统的实施需要充分考虑飞行器的自主感知能力。

飞行器需要通过激光雷达、摄像头、红外传感器等装置，实时感知周围环境的情况，包括地形、障碍物、气象条件等。

只有准确感知到周围环境，飞行器才能做出正确的飞行决策，确保飞行安全。

其次，航空自主可控系统的实施还需要考虑飞行器的智能决策能力。

飞行器需要具备一定的人工智能算法，能够根据感知到的环境信息，做出相应的飞行决策。

比如在遇到障碍物时，飞行器需要能够自主规避，选择安全的飞行路径。

在遇到恶劣天气时，飞行器需要能够自主调整飞行姿态，确保飞行稳定。

另外，航空自主可控系统的实施还需要考虑飞行器的通信和协同能力。

飞行器需要能够与地面控制中心、其他飞行器进行有效的通信和协同，实现飞行任务的协同完成。

在多飞行器协同作战的情况下，飞行器之间需要能够有效地共享信息、协同作战，提高整体作战效能。

最后，航空自主可控系统的实施还需要考虑飞行器的自主维护和故障处理能力。

飞行器需要能够自主进行系统状态监测，及时发现并处理系统故障，确保飞行器的飞行安全。

同时，飞行器还需要能够自主进行日常维护，延长飞行器的使用寿命。

综上所述，航空自主可控系统的实施方案需要充分考虑飞行器的自主感知能力、智能决策能力、通信和协同能力，以及自主维护和故障处理能力。

只有在这些方面都得到合理的保障和完善，飞行器才能真正做到自主可控，实现更加安全、高效的飞行任务。

飞行器的自动驾驶技术

飞行器的自动驾驶技术随着科技的不断进步，飞行器的自动驾驶技术也在不断发展。

自动驾驶技术的出现，使得飞行器的操控更加智能化和高效化，为航空领域带来了巨大的变革和发展。

本文将从飞行器自动驾驶技术的定义、应用领域、技术原理和未来发展等方面进行探讨。

一、飞行器自动驾驶技术的定义飞行器自动驾驶技术是指通过计算机系统和传感器等设备，实现飞行器在无人操控的情况下，自主完成起飞、飞行、导航、着陆等任务的技术。

它可以减轻飞行员的工作负担，提高飞行安全性和效率，同时也为航空运输、军事侦察、科学研究等领域提供了更多的可能性。

二、飞行器自动驾驶技术的应用领域1. 商业航空领域：自动驾驶技术在商业航空领域的应用越来越广泛。

例如，无人机在快递、物流、农业植保等方面的应用，可以提高效率和降低成本。

此外，自动驾驶技术还可以应用于航空公司的飞行任务，提高飞行安全性和准时率。

2. 军事领域：自动驾驶技术在军事领域的应用也非常重要。

例如，无人侦察机可以在战场上执行侦察任务，减少对飞行员的风险。

此外，自动驾驶技术还可以应用于无人战斗机和无人直升机等军事装备，提高作战效能。

3. 科学研究领域：自动驾驶技术在科学研究领域的应用也非常广泛。

例如，科学家可以利用无人机进行地质勘探、气象观测、环境监测等任务，获取更多的数据和信息。

此外，自动驾驶技术还可以应用于航天器的探测和探索任务，推动航天科学的发展。

三、飞行器自动驾驶技术的技术原理飞行器自动驾驶技术的实现离不开以下几个关键技术原理：1. 传感器技术：飞行器通过搭载各种传感器，如雷达、激光雷达、摄像头等，实时感知周围环境的信息。

这些传感器可以获取飞行器所需的位置、速度、姿态等数据，为自动驾驶系统提供准确的输入。

2. 数据处理技术：飞行器通过计算机系统对传感器获取的数据进行处理和分析，实现对飞行器的自主决策和控制。

数据处理技术包括图像处理、机器学习、路径规划等，可以使飞行器具备智能化的能力。

3. 通信技术：飞行器通过与地面控制中心或其他飞行器之间的通信，实现信息的交换和共享。

固定翼无人机自主着陆方案设计李嘉辉

固定翼无人机自主着陆方案设计李嘉辉发布时间：2021-10-25T07:45:47.109Z 来源：《中国电业》（发电）》2021年第12期作者：李嘉辉[导读] 随着无人机的普遍应用，创新研究自主着陆制导技术已经成为一个热门。

本文介绍了三种具有自主着陆制导能力的着陆系统，包括微波着陆系统、毫米波二次雷达着陆系统和精密进近着陆系统，介绍了三种安全着陆系统的功能特色以及技术体系，为我国创新安全自主着陆系统提供一个参考。

李嘉辉广东电网有限责任公司佛山禅城供电局广东佛山 528000摘要：随着无人机的普遍应用，创新研究自主着陆制导技术已经成为一个热门。

关键词：自主着陆精密进近着陆毫米波二次雷达微波着陆引言：当前，各个国家都在探索各种用途的无人机，并更多地运用于军事领域。

无人机自主着陆中安全才是最主要的。

大型无人机采用轮式起落架滑跑起降，这样的起降方式对安全性以及精细度条件很高。

无人机在回收中坏的数量是总数量的三分之一，这一重要原因是缺少一个着陆制导设备，如果有了一个安全的着陆制导设备，会减少很多无人机故障的数量。

国家在研究着陆制导系统还刚刚开始，并未拥有一个完整的体系。

创新安全的着陆制导技术是着陆制导领域的重中之重。

全球使用精密进近着陆制导系统，都存在各种各样的缺点。

例如分米波仪表着陆系统、精密进场雷达系统、微波仪表着陆系统、和差分全球导航卫星系统。

差分全球导航卫星系统典型的设备是美军的联合精密进近着陆系统。

合适国际民航组织的系统分别有米波仪表着陆系统和微波仪表着陆系统以及精密进近着陆系统。

米波仪表着陆系统在全球民航应用更普遍一些，它的缺点是容易受到相近频率工作的无线电台、附近机场高层建筑和空中飞机的干扰，此系统对场地场地要求极为严格，效率低下，技术体系也较为落后。

无人机自主飞行控制与环境感知研究

无人机自主飞行控制与环境感知研究随着科学技术的不断进步和人们对无人机应用的需求增加，无人机自主飞行控制与环境感知研究逐渐成为无人机领域中的重要研究方向之一。

无人机的自主飞行控制和环境感知技术的研究，不仅关乎无人机在各种应用场景下的可靠性和安全性，也影响着无人机行业的未来发展。

一、自主飞行控制技术自主飞行控制技术是指无人机在没有人类操作的情况下，能够根据预设任务，准确地进行导航、航向控制、高度控制、起飞和降落等动作。

通过自主飞行控制技术，无人机能够实现自动避障、固定航点巡航、指定区域飞行等多种飞行任务，极大地提高了无人机的智能化程度。

为了实现无人机的自主飞行控制，研究人员首先需要设计、构建符合航空原理的飞行控制算法。

基于地面控制站或者内置传感器的飞行控制系统可以实时监测、控制和改变无人机的飞行状态，确保无人机完成既定任务。

此外，人工智能和机器学习等领域的技术也被广泛应用于无人机的自主飞行控制中，使其能够从飞行中积累经验、适应环境变化并进行自我学习，提高对复杂环境的适应能力。

自主飞行控制技术的研究，还需要解决一些关键的技术问题。

首先是飞行路径的规划和导航问题，即如何让无人机在已知或未知环境下自主规划最佳飞行路径，并能够实时感知和避障。

其次是无人机的稳定性和控制问题，即如何能够通过合适的控制策略保持无人机稳定飞行，并实现精确的悬停、起降。

此外，对于多机协同飞行的场景，还需要解决无人机之间的通信与协同问题，实现集群飞行的协同控制。

二、环境感知技术环境感知技术是指无人机能够通过感知和理解周围环境的能力，包括对障碍物、天气状况、空域安全等的感知。

通过环境感知技术，无人机能够实时获取周围环境的信息，从而进行智能决策、规避风险、确保任务的安全完成。

为了实现无人机的环境感知，研究人员利用了各种传感器技术，例如相机、激光雷达、红外传感器等。

这些传感器可以提供无人机所需的环境信息，包括地面地物的识别、障碍物的检测与跟踪、天气状况的监测等。

无人机自主飞行技术研究

无人机自主飞行技术研究随着科技的不断进步，无人机已经成为人们生活中不可缺少的一部分，其应用领域广泛，包括军事侦察、生态监测、航拍摄影等。

然而，当前无人机还存在一些问题，比如需要人工操纵、遥控距离有限等，这些问题限制了无人机的使用范围。

为了解决这些问题，无人机自主飞行技术逐渐成为研究的热点。

一、无人机自主飞行技术的基本原理无人机自主飞行技术是指无人机通过预先设定的任务、路线和条件，实现自主飞行的一种技术。

实现无人机自主飞行有两种方式：一种是通过预设路径和控制的方式实现，另一种是通过无人机自主学习和感知环境的方式实现。

两种方式各有优缺点。

预设路径控制方式是指通过提前设定无人机的路径和航线，然后在无人机内置的程序控制下执行任务。

这种方式的优点是可以确保任务的安全性和准确性，缺点是需要大量的人工干预和调整。

自主学习感知方式是指无人机通过自主学习和感知环境的方式实现自主飞行。

这种方式的优点是无需人工干预，能够自主适应复杂的环境，但需要花费大量的时间和精力进行研究和开发。

二、无人机自主飞行技术研究的现状目前，无人机自主飞行技术已经得到了广泛的研究和应用。

在国内外，许多高校和科研机构都在进行相关研究。

研究团队主要集中在以下几个方面：1、路径规划：无人机自主飞行需要先规划路径和航线，因此路径规划是无人机自主飞行技术研究的一个重要领域。

目前，国内外的研究人员主要集中在路径规划算法的研究和改进方面。

2、感知能力：无人机自主飞行需要具备察觉周围环境和适应复杂的空气动力学环境的能力。

因此，感知能力是研究的重点之一。

目前，研究人员主要通过传感器等设备感知周围环境。

3、控制算法：无人机自主飞行需要通过控制算法实现对航向、姿态和速度等的控制。

因此，控制算法是研究的重点之一。

目前，研究人员主要集中在控制算法的优化和改进方面。

三、未来无人机自主飞行技术的发展趋势目前，无人机自主飞行技术正在不断发展，未来的研究和应用将主要集中在以下几个方面：1、智能感知：未来研究将集中在无人机对环境的自主感知，通过增加无人机的感知能力，让其能够更好地适应环境。

航空航天工程师的航天器着陆和回收技术

航空航天工程师的航天器着陆和回收技术航空航天工程师是在航空航天领域中从事技术研究、设计和制造工作的专业人员。

航天器着陆和回收技术是航空航天工程师在航天器发射后的重要环节之一，它对保证航天任务的成功以及未来空间探索的可持续性都具有重要意义。

本文将探讨航空航天工程师的航天器着陆和回收技术。

一、着陆技术1. 着陆目标航天器着陆技术是指将航天器安全地降落在预定的目标区域，确保航天器和载人乘员的完好无损。

着陆目标通常包括陆地、海洋或其他星球表面等，不同目标的着陆技术也存在差异。

2. 着陆方式航天器的着陆方式主要包括软着陆和硬着陆两种。

软着陆是指航天器在着陆时速度较低、冲击力较小，通过缓冲装置等手段减少着陆冲击。

硬着陆则相对较为粗暴，速度较高且着陆冲击较强，事先不需要缓冲装置。

3. 着陆控制航天器的着陆控制主要依靠推进器、降落伞以及姿态控制装置等技术手段。

通过精确的姿态控制、速度控制以及轨道调整等操作，航天器能够准确地降落到预定目标区域。

二、回收技术1. 回收意义航空航天工程师在航天器着陆后需要进行回收，这是为了将航天器重新利用，并且减少对环境的影响。

航天器的回收可以节约资源、降低成本，并为未来的任务提供有价值的经验和数据。

2. 回收方式航天器的回收方式主要有无人回收和载人回收两种。

无人回收指的是无人飞行器自主完成回收任务，比如载货飞船的自动返航过程。

载人回收则是指有航天员在航天器返回过程中进行必要的操控和操作。

3. 回收验证航空航天工程师在航天器回收过程中需要进行验证和检测，确保航天器的完好无损以及航天员的安全。

这包括对航天器的结构、热保护系统以及降落伞等进行全面评估和测试。

三、未来发展趋势1. 自主着陆技术随着航空航天技术的不断进步，自主着陆技术将会得到进一步发展。

航天器能够通过自主导航系统以及高精度的传感器实现更加准确和安全的着陆过程。

2. 可重复使用航天器目前，大部分航天器在完成任务后均会被废弃或坠毁。

基于光流估计的无人机自主着陆

２．２光流场的递归更新
由 Θ的方程式（１５）可得视觉可见的光流场估计。但
向量进行分组，可以通过估计平面光流场的参数限制孔径，定义光流场的递归更新和置信度对其性能进行优化评
估，提高算法的精度。通过在公开数据集的实验，验证了算法对着陆运动中垂直运动、水平运动、旋转运动状态估计
的可行性；实验结果表明：所提出的方法能应用于着陆的多种运动情况，可以在较宽的速度范围内获得准确的运动
Ｓ２，ｎ２
ｚ
Ｖ２，ｎ２
Ｓｍ，ｎｍ
Ｖｍ，ｎｍ
（１４）
其形式为ＡΘ≈ ｙ，可以从法线方程获得加权最小二
乘解：
ＡＴＷＡΘ ＝个方向光流向量的权重组成的对角线矩阵：
Ｗ＝ｄｉａｇ（Ｗ１，…，Ｗ１，Ｗ２，…，Ｗ２，…，Ｗｍ）（１６）
第４２卷第６期
兵器装备工程学报
２０２１年６月
【信息科学与控制工程】
ｄｏｉ：１０．１１８０９／ｂｑｚｂｇｃｘｂ２０２１．０６．０３５
基于光流估计的无人机自主着陆
唐大全，唐管政，谷旭平
（海军航空大学，山东烟台２６４００１）
摘要：针对旋翼无人机自主着陆过程中运动状态估计的问题，提出了基于光流估计的着陆方法，通过按方向对光流
场表达式：
{ｕ＾Ｔ＝（－ｘ＋ｘ＾ｚ）（１－ＺＸｘ＾－ＺＹｙ＾）＾ｖＴ＝（－ｙ＋ｙ＾ｚ）（１－ＺＸｘ＾－ＺＹｙ＾）
（９）
旋转速度ｐ、ｑ会导致附加的平移速度分量引入到ＵＣ和
ＶＣ中，并在ｘ和ｙ中体现：
唐大全，等：基于光流估计的无人机自主着陆
２０３
{ｘ
＝ＶＢＺＣ
－ｐΔＺＺＣ
ｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＯｒｄｎａｎｃｅＥｑｕｉｐｍｅｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１，４２（０６）：２０１－２０６．

航空航天中的自主飞行控制技术

航空航天中的自主飞行控制技术随着科技的飞速发展，航空航天技术也在迅速升级。

在实现飞行安全、提高效率和满足飞行员人手不足等多个方面，自主飞行控制技术成为了航空航天领域的研究热点。

所谓自主飞行控制技术，就是指在无人机或航空器上安装智能控制系统，利用传感器等装置从环境中收集数据并进行分析处理，使飞行器可以实现自主起降、自主导航、自主避障和自主控制等多项航行任务。

这样的技术不仅仅能够减轻飞行员的工作量，更能够提高飞行效率和安全性。

自主起降技术自主起降控制技术是指，在无人驾驶状态下，让飞行器能够自主完成起飞和降落等任务。

利用传感器等装置，飞行器能够探测到周围环境并根据环境变化进行调整，从而实现自主起降。

比如，一些最近的无人机实验表明，飞行器能够在云层间自主滑翔，最终安全着陆。

这项技术不仅仅能够减少人为操作的风险，更能够扩大飞行器的应用范围，为科学研究和商业运营等提供更多的可能性。

自主导航技术自主导航技术是指，在无人驾驶状态下，飞行器能够自主进行定位、航向和速度等参数的控制。

这项技术需要利用全球卫星定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）等多种定位和控制装置，实现飞行器的自主导航。

自主导航技术的发展，为无人机等航空器的安全和稳定飞行提供了可靠的技术保障。

同时，还能够提高飞行效率、降低人力成本，为公共安全和国家安全等领域的应用提供了更多的可能性。

自主避障技术自主避障技术是指，在无人驾驶状态下，飞行器能够根据环境变化实现自动避让，并解决各种复杂地形和建筑物等障碍物的问题。

比如，自主避障技术可以让无人机在林地、山峰、密集建筑物、城市高楼等情况下自主飞行，从而实现无人机等航空器在不同环境下的任务。

自主控制技术自主控制技术是指，在无人驾驶状态下，飞行器能够自主进行着陆、飞行高度和飞行速度等参数的控制。

通过智能控制系统的实时调控，飞行器能够实现更为精准和稳定的自主控制。

比如，自主控制技术可以让无人机更加准确地进行目标跟踪和目标定位，从而提高任务的成功率。

无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势

无人机系统自主控制技术研究现状与发展趋势作者：王一迪来源：《科学导报·学术》2020年第32期摘要：当前网络技术的发展，使得信息传输的效率不断提升，相关技术的研发力度在不断加大，无人机系统是现代信息传输的重要信息系统，其灵活性、自主性更强，可以更加高效的收集和监测相关信息。

当前无人机技术的应用开始实现了信息系统的自我控制和自我应用，因此也促进了系统智能化水平的不断提升。

本文就无人机系统自主控制技术的定义以及优势进行分析，并进一步阐述了当前该技术发展的实际情况，并对其未来发展的趋势进行预测。

关键词：无人机系统;自主控制技术;研究现状;发展趋势前言：我国的无人机系统技术的研发还处于初级阶段，由于无人机系统的自主性与智能化水平较低，因此单纯的依靠地面操作人员或者预设程序来实现远程的控制，会限制无人机功效的进一步发挥，影响无人机系统应用的效率。

通过增强无人机系统的自动化与智能化水平，有利于增强无人机系统的作战能力。

1.无人机系统自主控制技术概述无人机系统自主控制技术是依托于自主控制技术实现的，是在无人操控的情况下通过在线感知环境和处理信息，在实际应用的过程中还能够制定优化控制的方案，有利于完成相关的战略任务，在军事领域中应用可以提高作战的效率。

当前无人机自主控制技术在实际应用的过程中缺乏科学的理论依据以及定量度量的指标，其发展处于描述阶段，因此相关技术还需要进一步的研究和论证。

无人机系统的自主性与智能化程度还处于较为低水平的发展阶段，在操控方面主要是由操作员或者预编程实现简单的遥控，因此在军事作战的过程中难以对战场环境的变化进行科学的了解，一旦遇到突发情况，则无法对相关的技术内容实施有效的处理，容易降低无人机生存的几率。

随着智能技术的应用，无人机系统的智能化水平在逐渐提升，也使人工智能融合的交互控制得到了快速的发展，这些都为降低操作人员的工作负荷奠定了良好的基础，有利于增强无人机技术的作战效能。

无人机的自动着陆控制

图1
着陆过程轨迹图
4 无人机自动着陆方案该无人机的操纵面包括升降舵面、副翼舵面、方向舵面和扰流片，升降舵用于控制飞机的纵向，副翼用于控制飞机的滚转方向，方向舵用于调节航向，扰流片用于下滑着陆时增加阻力，调节速度。为了保证着陆时无人机及机载设备的安全，应对其落地的各项指标加以约束，一般来说，无人机落地时的垂直速度应小于1.5 m/s，航迹偏差在跑道中心线的左右5 m范围内，且应有一定的抬头角度，但该角度不可过大，一般在6°～12°。基于指标的要求，针对文中所研究无人机的控制方案是：预先设定一个着陆窗口，在无人机准备降落并飞行到该窗口时，自动执行着陆程序，该程序实时判断当前高度(由无线电高度表测得)和预先设定的该点高度之间的偏差∅H，并通过控制飞机的相应舵面、发动机油门来改变飞机的飞行状态，并最终消除高度偏差。在该过程中，需要偏转扰流片以增加阻力，进而调节速度。横侧向使用航迹控制模式，即实时求得当前的侧向偏移∅Y (由GPS 数据求得)，通过副翼和方向舵控制飞机消除侧向偏移，并在着陆时保证无人机的滚转姿态平稳。自动着陆控制结构简图如图2所示。
�� 性。其中，�� ，K Q e 分别为俯仰角和俯仰角速率反馈增益。引入俯仰角速率反馈
的目的是为了增加系统阻尼。这样，俯仰姿态控制系统控制律为：
�� δe = K Q e �� + �� (�� − �� )
图4
高度控制结构
Hg 为给定的高度信号，H为高度传感器所测得的实际高度信号，进场着陆的初始阶段需保持高度的稳定，飞行高度的稳定与控制不能仅由俯仰角的稳定与控制来完成，需要引入高度差信号。高度控制系统利用气压高度表测量飞机高度，与给定高度比较得到高度差信号，由高度差信号控制飞机的姿态，改变飞机航迹倾斜角，使飞机回到预定高度。其中引入高度差变化率反馈的目的是为了增加高度稳定系统的阻尼，引入高度差积分信号的目的是为了改善定高系统的稳态控制精度。这样，高度保持控制系统控制律为：

空运飞行员如何进行飞行中的飞行器自动着陆操作

空运飞行员如何进行飞行中的飞行器自动着陆操作在现代航空领域，空运飞行员是飞行器的关键角色之一。

他们拥有丰富的飞行知识和技能，能够应对各种不同的飞行情况和挑战。

其中，飞行中的飞行器自动着陆操作是空运飞行员需要掌握的重要技能之一。

本文将介绍空运飞行员如何进行飞行中的飞行器自动着陆操作。

一、飞行器自动着陆操作的背景介绍飞行器自动着陆系统是一个自动化的技术装置，通过预设的程序和算法，可以使飞行器在起降阶段实现自主着陆。

这种技术的引入，减轻了飞行员的工作负担，提高了飞行安全性和效率。

二、飞行器自动着陆系统的工作原理飞行器自动着陆系统主要由导航系统、控制系统和传感器系统组成。

导航系统负责确定飞行器的位置和航向，控制系统通过操纵飞行器的舵面和发动机，实现飞行器的移动和姿态调整。

传感器系统则用于实时感知周围环境，并提供数据支持给导航和控制系统。

三、飞行中的飞行器自动着陆操作步骤1. 准备阶段：在进入自动着陆模式之前，飞行员需要确保飞行器的设备和系统正常运行。

这包括检查导航系统、控制系统和传感器系统是否正常，确保所需数据和信息的准确性和完整性。

2. 预设参数：根据飞行任务的不同和现场情况的变化，飞行员需要设定适当的着陆参数。

这些参数包括下降速率、推力设置、舵面角度和高度要求等，在确保安全的前提下，最大限度地提高着陆的稳定性和精确性。

3. 切换到自动着陆模式：在进入适当的距离和高度范围内，飞行员可以将飞行器切换到自动着陆模式。

在此模式下，飞行器将根据预设的程序和算法，自主完成着陆操作。

4. 监控和调整：虽然飞行器处于自动着陆模式，但飞行员仍需全程监控和调整飞行器的状态和参数。

如果发现异常情况或者需要进行手动干预，飞行员应随时准备采取相应行动，以确保飞行的安全和顺利。

5. 着陆完成与分析：当飞行器完成自动着陆后，飞行员需要进行着陆结果的分析和评估。

这包括着陆的准确性、稳定性和舒适性等方面的评价。

根据分析结果，飞行员还可以对系统和参数做进一步的调整和改进。

无人机的自主飞行控制技术研究

无人机的自主飞行控制技术研究无人机是指一种没有人员搭乘的自主飞行器件，该设备是由硬件、软件及其他辅助设备组成的超高科技飞行器。

战争中，无人机的使用可以代替飞行员进行地空、海空勘测、侦查及打击等工作，极大地提高了军队反恐和反恐的实际效果。

而在民用方面，无人机的应用正在快速发展。

无人机的用途很广泛，例如火灾、地震、环境监测等，甚至还有无人机快递、影视拍摄等实际应用场景。

然而，由于无人机技术的相对缺乏，无人机在飞行过程中仍然存在一定的风险，如飞行控制失灵、地形自动识别不准确、自主飞行失控等问题。

如何解决这些问题，从而大幅提升无人机的精度、便携性和安全性，是无人机技术发展的重要课题。

因此，无人机的自主飞行控制技术研究是近几年来无人机研发的重中之重。

无人机的自主飞行控制技术主要指的是对无人机的自主控制方式进行探究，通过安装无人机飞控等设备，使无人机能够更好地进行自主飞行、着陆和驾驶操作。

当前，无人机自主飞行控制技术研发的重心主要在以下两个方向上：一、机器学习技术机器学习技术的主要思路是通过让机器逐步学习，最终掌握复杂的技能和经验。

在无人机的自主飞行控制中，机器学习技术主要应用于算法优化、路径规划、动态避障等方面。

例如，在路径规划方面，机器学习技术可以根据数据和经验对无人机的路径进行学习和规划，从而最优化无人机移动路径并避免出现不必要的路径行驶。

在动态避障方面，机器学习技术可以对无人机周围的障碍物等环境信息进行分析和处理，从而多个无人机配合并实现更好的自主飞行控制。

二、深度学习技术深度学习技术是机器学习技术的一种，并主要针对感知和理解方面的问题进行探究。

在无人机的自主飞行控制中，深度学习技术主要应用于图像识别、语音识别、机器翻译等方面。

例如，在图像识别方面，通过引入深度学习技术，可以对无人机所处的具体环境进行识别和理解，从而让无人机能够更好地进行自主飞行控制。

在语音识别方面，通过深度学习技术可以让无人机更好地与人类进行交互和沟通，从而在实际应用场景中获得更好的效果。

无人机自主着陆引导技术研究

• 93•本文首先介绍了无人机自主导航着陆的难度要求以及航空飞行器的发展，然后重点分析了精密进场雷达着陆引导技术、微波着陆引导技术、卫星导航着陆引导技术、计算机视觉着陆引导技术四种可用于无人机自主着陆引导技术的工作原理与特点，最后总结了无人机自主着陆引导技术的趋势。

无人机相对于有人机具有人员伤亡率低、使用条件限制少、隐蔽性好等特点，在现代化战争中已经占据了越来越重要的地位。

返航着陆是航空飞行器的关键技术之一，有人机主要依靠飞行员在飞行器驾驶舱内根据传感器辅助进行人工操控返航着陆，而无人机无机上飞行员，通常只能采用难度要求更高的自主着陆盲降技术，因此对无人机自主着陆引导技术研究至关重要。

1 着陆技术进场着陆是航空飞行器执飞作战安全事故发生最多的阶段，因此优良的无人机自主着陆引导技术能使无人机事故率大幅度降低。

航空飞行器诞生之初，飞机的进场着陆主要通过飞行员肉眼识别机场指示标志操控飞机完成，这种着陆方式在恶劣天气条件下存在很大的风险。

随着无线电技术的发展，飞机使用了仪表着陆系统（Instrument Landing System，简称ILS）辅助飞行员进行着陆引导，但ILS系统不支持大批量的飞机引导着陆，研究人员针对ILS的缺点进行了改良，拓宽引导系统的波束扫描范围，采用新的引导无线电频段以及引进距离维度的引导技术等，诞生了微波着陆系统（Microwave Landing System，简称MLS）。

与此同时，雷达技术不断推陈出新，精密进场雷达也被应用到航空飞行器的自主着陆引导中。

另一方面，随着卫星导航技术的成熟，卫星导航着陆引导技术孕育而生。

近些年，计算机视觉技术成为各行业的研究热点，人们也开始研究通过该技术引导飞机自主着陆。

以上的这些技术均可为无人机的自主着陆引导提供支撑。

2 精密进场雷达着陆引导技术精密进场雷达可以说是引导飞行器进场着陆的三坐标雷达，用于能见度差、云底较低的复杂气象条件下引导飞机着陆。

arduplane自主着陆的纵向控制解读

若设有flare_sec ，拉起高度有上限：aim_height≤2*land_flare_alt flare_time=aim_height / SpdHgt_Controller->get_land_sinkrate() =1.8/0.25=7.2s flare_distance = groundspeed * flare_time=12*7.2=86.4m
速度
控速度V,V′，达到目标速度
AP_TECS
,GPS,加速度计（±16384LSB/g）
控θ、q、H、H′,增稳，纵向横向航向满足高度、下沉率指令控p、ϕ，横向增稳、水平保持，控制Ny，r，消除侧滑，协调转弯 AP_TECS ROLL_CONTROLLER YAW_CONTROLLER
set_target_altitude_proportion(loc, 1.0f - land_proportion);
得到该点目标高度
2019-02-25 7
自主着陆轨迹规划
Prev_WP_loc land_approach flare land_point
优点：该法将初始拉飘点后移，使缓和下滑引导段与末端拉起段的下沉率指令变
LAND_FLARE_SEC
预设拉平飘落根据实际下沉率预计过LAND_FLARE_SEC时间后时间会触地，则结束下滑引导进入拉平飘落阶段。
LAND_SINK
LAND_FLARE_ALT
预设下沉率
在末端拉起段希望达到的下沉率。
备用拉平高度优先级低于基于LAND_FLARE_SEC计算得到的高度，详见前面ppt的解释初步给出进场需注意与目标速度、最终下沉率等参数协调着陆距离、下沉率
land_projection=500m