基于几何规划的滑翔飞行器末端能量管理轨迹规划方法

摘要

本发明公开了一种基于几何规划的滑翔飞行器末端能量管理轨迹规划方法，用于解决现有滑翔飞行器末端能量管理轨迹规划方法实用性差的技术问题。技术方案是根据飞行器进入TAEM段的状态，利用几何规划方法快速规划出合理可行的TAEM平面轨迹。在TAEM平面轨迹规划的基础上进行高度推演从而给出完整的轨迹规划策略。由于采用几何规划过程中采用螺旋线的方式进入自动着陆段的入口，有效避免了过载突变情况的出现，从而对飞行器机动性的要求降低。同时，轨迹规划时考虑了飞行器在TAEM段初始时刻的状态，针对飞行器进场状态分类规划出相应的飞行轨迹，能够快速规划出合理轨迹，适应不同进场方向的要求，且经过仿真验证规划速度较快。

主权项

一种基于几何规划的滑翔飞行器末端能量管理轨迹规划方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、建立机场坐标系，原点为机场坐标位置，x轴沿机场方向45°指向东北方向为正，y轴垂直于当地水平面向上，z轴与x轴y轴构成右手坐标系；步骤二、对于各点的坐标值以及相应的航程计算推导如下：A点是末端能量管理的起始点，坐标记为(x₁,z₁)，末端能量管理段的初始速度记为v_A，则得到圆弧段AB的近似转弯半径：$R=v_A^2/\left(g\cos \left({\theta }_A\right)\tan \left({\gamma }_A\right)\right)---\left(1\right)$式中g＝9.8204m/s²，为标准重力加速度，θ_A为A点的当地弹道倾角，ψ_A为A点的当地航迹偏角，γ_A为A点的倾侧角，△ψ为捕获转角；由圆弧的半径和A点的坐标推出O₁的坐标和B点的坐标：根据螺旋线的相关计算方法计算出其余各个关键点C、D、E的坐标；末端能量管理的一个重要任务是地面跟踪航程的准确预测，待飞航程表示为：S_to＝S_AC+S_HAC+S_PF                 (2)式中S_AC、S_HAC、S_PF分别是捕获段、HAC转弯段和预着陆段的预测航程；分别计算各段航程，从而得出总航程；步骤三、水平轨迹规划和航程预测的基础上，需要进行高度策略的规划；入场方式一高度的规划分为两段：A点到C点和C点到E点；两段高度分别用与航程有关的二次多项式来进行规划；两个二次多项式设计如下：CE段：h_CE＝a₁₁+a₁₂s_AC+a₁₃s_AC²              (3)AC段：h_AC＝a₀₁+a₀₂s_CE+a₀₃s_CE²              (4)式中a₁₁、a₁₂、a₁₃、a₀₁、a₀₂、a₀₃均是待定系数；s_AC为A点和C点间的航程，s_CE为C点和E点间的航程；步骤四、要获得完整的参考轨迹，对轨迹上各个点的能量加以推演，确定轨迹末端的能量状态，判定最优轨迹；捕获段和直线段的能量推演：飞行器单位重量的能量值表示如下：$E=\frac{V^2}{2g}+h---\left(5\right)$式中，V为飞行器当前的速度值，h为飞行器的高度值，g为重力加速度；从入口点到螺旋线初始点的能量推演采用简化的欧拉积分得到$E_{K+1}=E_K+\frac{\mathrm{dE}}{\mathrm{ds}}{|}_k\mathrm{\Delta s}---\left(6\right)$其中△s＝s_AC/N，N是迭代步数；为能量随航程的变化关系；E_K为当前能量值，E_K+1为下一时刻能量值；当前速度V由式(5)中的E决定；HAC和ALI段的能量推演：HAC段和直线预着陆段的能量规划采用的独立变量由原来的地面跟踪航程变为能量：$s_{k+1}=s_k+\frac{\mathrm{ds}}{\mathrm{dE}}{|}_k\mathrm{\Delta E}---\left(7\right)$其中△E＝(E_ALI‑E_HAC)/N，为航程随能量的变化，s_k为当前迭代航程，s_k+1为下一步的航程；初始能量由上一段结束点来计算，末端能量根据约束已知；预定着陆段设倾侧角为零，HAC转弯段的角度通过下式计算：$\Delta {\psi }_{{\mathrm{HAC}}_{k+1}}=\Delta {\psi }_{{\mathrm{HAC}}_k}-\frac{(\mathrm{ds}/\mathrm{dE})\mathrm{\Delta E}}{R_{{\mathrm{HAC}}_k}}---\left(8\right)$在航程满足要求的基础上，寻找使高度偏差最小的轨迹，记为最优轨迹：|h_ALI‑h_kend|<δ_k              (9)h_kend是第k次最后推演的高度值，h_ALI为能量推演终点要求高度；δ_k为第k次迭代得到的高度偏差；若第k+1次推演得到的δ_k+1满足：δ_k+1<δ_k              (10)则用k+1次迭代的得到的参数对原有的参数进行更新最终确定出最优的λ、R_f、△ψ。