装备的有源探测感知设备无法安装在中小型无人机上,且无源探测传感器容易受天气条件的影响,不能直接提供距离、速度等信息,并且在执行地面探测任务时难以兼顾感知规避。另外,对于体积小、重量轻和动力差的无人机系统,也可以尝试使用声学传感器。对于大型飞机,也可以尝试用其辅助增强光电传感器,尤其在飞机离开或接近机场时,因为那时飞机通常飞行较低,发生碰撞的可能性也最大。(2)基于多传感器信息融合的自主探测感知方法逐渐得到应用传统的无人机探测更多的依赖于外部数据链为其提供信息,依靠地面操作员对无人机传感器获得的信息进行分析并作出决策。然而,数据链传输存在两个问题:其一,传输需要时间。无人机从探测到障碍物到作出决策并实时机动规避,其间留有的时间是很短暂的。通过数据链传输信息到操纵员做出决策这样一个大回路来控制无人机已不能满足实时性要求,很可能使无人机错过了避障的时机,导致与障碍相撞。其二,数据链容易受干扰。数据链传输存在不稳定和易受干扰性,一旦数据链断开,无人机就失去了感知能力,将严重威胁无人机和其它飞行器的飞行安全。因此需要发展自主探测并感知的技术,不仅要开发新型的雷达探测感知传感器,还要研究实时性好、自主程度高的信息融合与知识挖掘技术,使无人机在没有数据链支持的情况下,也能很好的感知识别周围的环境态势。(3)信息不一致条件下的多机航线避碰协调对于无人机自主防撞系统,维持多架无人机的信息一致和状态一致是实现分布式协同的一个重要基础。近年来,分布式多平台一致性问题成为协同控制领域的一个研究热点。针对无人机实现稳定的编队构型、对无人机高度一致、速度一致、时间一致等问题,国内外提出了很多一致性协议,并展开了大量理论研究工作。但对于动态网络条件下的信息一致性问题,如何借鉴现有一致性理论研究的成果,在信息不一致的条件下实现多无人机一致决策将是未来一个重要的研究方向,并将为无人机避开协作式障碍奠定基础。
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