Hybrid Planning and Control for Multiple Fixed-Wing Aircraft under Input Constraints
University of Michigan（密歇根大学）
本文提出了一种新型的混合控制协议，用于解决多车辆在控制输入约束下的冲突问题，通过设计状态反馈控制器和状态依赖的切换逻辑，生成无碰撞轨迹并收敛到目标位置，同时保证安全性和避免Zeno行为。
2018-11-13 cs.SY eess.SY
Aerobatic Trajectory Generation for a VTOL Fixed-Wing Aircraft Using Differential Flatness
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
提出了一种新的垂直起降尾翼式飞翼飞机特技飞行轨迹生成算法。该算法不同于现有的固定翼轨迹生成方法，因为它考虑了一个现实的六自由度（6DOF）飞行动力学模型，包括空气动力学方程。使用一个全球性的动力学模型，使生成的特技飞行轨迹，利用整个飞行包线，使敏捷机动通过失速制度，侧身不协调的飞行，倒置飞行等的方法使用的微分平坦性的全球尾座飞翼动力学，这是在这项工作中得出的。通过在差分平坦输出空间中执行快照最小化，获得了适合于在线运动规划的计算高效的算法。该算法被证明在广泛的飞行实验，包括六个特技动作，时间最优的无人机赛车轨迹，和一个类似于飞行表演的特技序列三个tailsitter飞机。
2022-07-07 cs.RO cs.SY eess.SY
Design of a Smooth Landing Trajectory Tracking System for a Fixed-wing Aircraft
North Carolina Agricultural and Technical State University（北卡罗来纳农业技术州立大学）
针对某型固定翼飞机在着陆阶段的着陆控制问题，设计了一种着陆控制器，以保证飞机平稳地到达着陆点。将着陆问题转化为一个有限时间线性二次跟踪（LQT）问题，飞机需要在满足性能要求和飞行约束的情况下，跟踪期望的垂直-垂直平面着陆路径。首先，我们设计一个平滑的轨迹，满足飞行性能的要求和约束。然后，最优控制器的设计，以最小化跟踪误差，同时在所需的时间范围内降落的飞机。为此，使用了在小航迹角和恒定进场速度的假设下开发的飞机的线性化模型。由此产生的微分Riccati方程使用Dormand Prince算法在时间上向后求解。仿真结果表明，在不同的着陆拉平初始条件下，该方法具有良好的跟踪性能和跟踪误差的有限时间收敛。
2021-07-13 cs.RO cs.SY eess.SY
Unified controller for take-off and landing for a fixed-wing aircraft
起飞和着陆是飞机飞行中最重要的动作。小型固定翼飞机的展开通常是手工进行的，但当有效载荷增加时，起飞和着陆机动则在跑道上进行，使程序更加复杂。出于这个原因，我们解决的两个机动的性能，以开发一个独特的控制器使用反馈控制技术。我们提出了纵向飞机动力学模型的起飞和着陆考虑滚动阻力的地面滚动期间通过摩擦模型。我们也提出了这样一个模型的控制器设计。一个稳定性证明进行验证系统的稳定性与开发的控制律。此外，进行了仿真，以证实控制律是有效的应用到动态模型。
2020-06-22 cs.SY eess.SY math.OC
Adversarial Reinforcement Learning for Robust Control of Fixed-Wing Aircraft under Model Uncertainty
提出基于鲁棒对抗强化学习的固定翼sUAS路径跟踪控制器，通过对抗者施加速度率有界气动系数扰动提升鲁棒性，并经六自由度高保真仿真验证。
2025-10-18 cs.SY eess.SY math.OC
Pitch Control by LQR for Fixed Wing Aircraft During Microburst Encounter
在这项研究中，一个线性数学模型表示纵向飞行动力学的飞机的发展和响应的飞机在遇到微下击暴流。采用线性二次型调节器控制飞机的升降舵面，试图抑制微下击暴流对飞机的影响。为了说明所提出的控制方法的有效性，进行了大量的仿真研究。仿真结果表明，微下击暴流对俯仰角和高度的影响被所提出的控制方法显著衰减。此外，确认提供必要的控制器输入的升降舵操纵面运动在飞机的物理能力范围内。
2020-06-17 cs.SY eess.SY math.OC
A Data-Driven Autopilot for Fixed-Wing Aircraft Based on Model Predictive Control
University of Michigan（密歇根大学）
针对固定翼飞机气动未建模场景，提出基于带变速遗忘RLS在线辨识的预测代价自适应控制自动驾驶仪，无需气动建模与先验数据即可实现MPC控制。
2024-02-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Airspeed Forward-Invariance for Unpowered Fixed-Wing Aircraft
Kevin T. Crofton Department of Aerospace and Ocean Engineering, Virginia Polytechnic Institute and State University（凯文·T·克罗夫顿航空航天与海洋工程系，弗吉尼亚理工学院和州立大学）
本文研究无动力固定翼飞行器在稳风条件下的空速保护问题，通过建立风依赖的二次规划框架，确保空速安全包络的前向不变性。
2026-04-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Wing Rock Modeling and Control for Flight-Critical Systems
The Boeing Company（波音公司）；University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本文针对三角翼飞机低速高迎角下的翼 Rock 现象，建立含洛伦兹双线性动力学的模型，并开展飞行控制设计权衡研究以缓解该现象。
2026-10-14 cs.SY eess.SY
A DoE-based approach for the implementation of structural surrogate models in the early stage design of box-wing aircraft
在不限制航空运输增长的情况下，应对减少航空对环境影响的挑战的可能方法之一是引入更高效、完全不同的飞机架构。其中，箱形翼飞机代表了一个有前途的解决方案，至少在其应用于中短程飞机的情况下，根据H2020项目“PARSIFAL”的成就，这将使每英里二氧化碳排放量减少20%。本文件面临的问题，估计这样一个破坏性的配置在设计的早期阶段的结构质量，强调在这种能力的文献提供的方法的局限性，并提出了一个基于DOE的方法来定义代理模型适合于这样的目的。从项目“PARSIFAL”的测试案例被用于该方法的第一个概念，从有限元模型参数化开始，然后是有限元结果数据库的构建，从而引入回归模型并在优化框架中实现它们。所取得的结果进行了调查，以验证机翼尺寸和优化程序。最后，简要介绍了一个附加的试验案例，该案例是在意大利研究项目“PROSIB”中将箱形翼布局应用于支线飞机类别而得到的，以进一步评估所提出方法的能力。
2021-07-20 cs.SY eess.SY stat.AP
Collision Avoidance and Geofencing for Fixed-wing Aircraft with Control Barrier Functions
Wichita State University（威奇托州立大学）；Nodein Autonomy Corporation（诺丁自主公司）；Parallax Advanced Research（视差高级研究公司）；Air Force Research Laboratory（空军研究实验室）；California Institute of Technology（加州理工学院）
本文针对固定翼飞机的避碰与地理围栏任务，提出了一种基于控制障碍函数（CBFs）的运行时保障（RTA）安全滤波器框架，在运动学和高保真动力学模型上验证了其能安全执行多重安全约束。
2025-01-28 cs.RO cs.SY eess.SY
Learning-Based Multi-Stage Strategy for a Fixed-Wing Aircraft to Evade a Missile Detected at a Short Distance
School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳校区智能科学与工程学院）
本文受瞪羚躲避猎豹的追逃博弈启发，提出一种基于多阶段强化学习的固定翼飞机导弹规避策略，根据距离和方位角动态切换三种策略，在多种条件下使F-16规避成功率最高达85.06%。
2025-11-08 cs.SY eess.SY
Customizable Stochastic High Fidelity Model of the Sensors and Camera onboard a Low SWaP Fixed Wing Autonomous Aircraft
Boeing Research & Technology Europe（波音欧洲研究与技术公司）；Polytechnic University of Madrid（马德里理工大学）；Centre for Automation and Robotics（自动化与机器人中心）
自主飞行器的导航系统依赖于一套机载传感器提供的读数来估计飞行器状态。在固定翼飞行器的情况下，传感器套件由加速度计、陀螺仪和磁力计、全球导航卫星系统（GNSS）接收器和大气数据系统（皮托管、空气风向标、温度计和气压计）组成，并且通常由一个或多个数码相机补充。这些传感器中的每一个的行为和误差源的准确表示，以及由相机生成的图像，对于飞行模拟和评估新的惯性或视觉导航算法是必不可少的，并且在低SWaP（尺寸、重量和功率）飞机的情况下更是如此，其中传感器的质量和价格是有限的。本文为这些传感器中的每一个提供了现实的和可定制的模型，这些模型已被实现为开源C++模拟。提供了飞机状态随时间的真实变化，仿真提供了所有传感器产生的误差的时间戳序列，以及地球表面的逼真图像，这些图像类似于从沿着指示的状态位置和姿态飞行的真实相机拍摄的图像。
2021-12-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Learning Families of Fixed-Wing Aircraft Control Policies with Hypernetwork-Conditioned Reinforcement Learning
Kevin T. Crofton Department of Aerospace and Ocean Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学凯文·T·克罗夫顿航空航天与海洋工程系）
本文提出一种基于强化学习的路径跟随控制器，用于应对无人机飞机构型失效问题，通过超网络实现参数高效适应，提升鲁棒性。
2026-10-14 cs.LG cs.SY eess.SY
Modeling Unsteady Aircraft Aerodynamics Using Lorenz Attractor: A Reduced-Order Approach for Wing Rock
Aurora Flight Sciences (A Boeing Company)（奥罗拉飞行科学公司（波音旗下））；The Boeing Company（波音公司）
本文提出利用洛伦兹吸引子框架建模不稳飞机气动特性，通过降阶方法有效捕捉翼岩现象的复杂动态。
2025-11-10 cs.SY eess.SY nlin.CD
Experimental Flight Testing of a Fault-Tolerant Adaptive Autopilot for Fixed-Wing Aircraft
University of Michigan（密歇根大学）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩郡分校）
本文提出了一种用于固定翼飞机的自适应自动驾驶仪，并将其性能与固定增益自动驾驶仪进行了比较。自适应自动驾驶仪的构造是通过增加自动驾驶仪的结构与自适应控制的法律，更新使用追溯成本自适应控制。为了研究自适应自动驾驶仪的性能，固定增益自动驾驶仪的默认增益缩放，以降低其性能。这种情况提供了一个场所，以确定自适应自动驾驶仪的能力，以补偿退化的固定增益自动驾驶仪。接下来，自适应自动驾驶仪的性能进行检查故障条件下，通过模拟的情况下，其中一个控制面被假定为被卡在一个未知的角度。自适应自动驾驶仪也在物理飞行实验中退化标称条件下进行测试，并检查由此产生的性能改善。
2022-10-24 cs.RO cs.SY eess.SY
Online Model-Free Reinforcement Learning for the Automatic Control of a Flexible Wing Aircraft
University of Ottawa（渥太华大学）；Aswan University（阿斯旺大学）；University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校）
由于柔性机翼系统的高度非线性变形，使得柔性机翼飞行器的控制问题具有挑战性。这就迫切需要新的控制机制，对机翼空气动力学的实时变化具有鲁棒性。提出了一种基于数值迭代强化学习的柔性机翼天线结构在线控制方法。它采用无模型控制策略框架和保证收敛的自适应学习架构来解决系统的贝尔曼最优性方程。一个Riccati方程的推导和证明是等价的，以解决底层贝尔曼方程。在线强化学习解决方案使用自适应批评机制来实现。证明了该控制器在李雅普诺夫意义下是渐近稳定的。它是通过计算机模拟评估和其优越的性能表现在两个方案在不同的操作条件下。
2021-08-05 cs.AI cs.LG cs.RO
Gone with the Wind: Nonlinear Guidance for Small Fixed-Wing Aircrafts in Arbitrarily Strong Windfields
University of Bologna（博洛尼亚大学）；Swiss Federal Institute of Technology (ETH Zürich)（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一种非线性引导策略，用于小固定翼无人机在强风场中的稳定飞行，通过非holonomic unicycle-like车辆的高层控制方法，确保在强流场中达到安全稳定的车辆配置，同时保持对目标路径的跟踪性能。
2017-02-26 cs.SY eess.SY
Mode transition control of large-size tiltrotor aircraft
本文针对民用大型倾转旋翼机，提出一种新型概念及数学模型，采用PID控制及次级回路实现过渡模式控制，在MATLAB仿真中14秒内完成过渡且高度变化小于10米，并讨论了假设与推力不连续性问题。
2024-11-11 cs.SY eess.SY
An Adaptive Digital Autopilot for Fixed-Wing Aircraft with Actuator Faults
University of Michigan（密歇根大学）；MIT（麻省理工学院）；University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校）
本文为固定翼飞机研制了一种自适应数字式自动驾驶仪，并将其性能与固定增益自动驾驶仪进行了比较。自适应数字自动驾驶仪的构造是通过增加在PX 4飞行栈中实现的自动驾驶仪结构，自适应数字控制律使用回溯成本自适应控制算法更新。为了研究自适应数字自动驾驶仪的性能，固定增益自动驾驶仪的默认增益被按比例缩小以降低其性能。这种情况提供了一个场所，以确定自适应数字自动驾驶仪的能力，以补偿失谐的固定增益自动驾驶仪。接下来，自适应自动驾驶仪的性能进行检查故障条件下，通过模拟的情况下，其中一个控制面被假定为卡在一个未知的角位置。自适应数字自动驾驶仪在仿真中进行了测试，并检查由此产生的性能改善。
2021-10-21 cs.LG cs.RO cs.SY
Coupled differential-algebraic equations framework for modeling six-degree-of-freedom flight dynamics of asymmetric fixed-wing aircraft
本文提出由35个微分代数方程组成的六自由度固定翼飞机飞行动力学建模框架，支持正逆动力学分析，消除了欧拉角奇异性并放宽了对称性假设，适用于高效准确的仿真。
2024-12-23 cs.SC cs.SY eess.SY
Flight Trajectory Planning for Fixed-Wing Aircraft in Loss of Thrust Emergencies
Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
本文提出了一种动态数据驱动的航空电子软件方法，用于在飞机受损时生成安全着陆轨迹，并通过案例研究验证了其有效性。
2017-10-31 cs.SY eess.SY
Control Allocation with Adaptive Augmentation for Aerodynamic Optimization of Trailing Edge Morphing Aircraft
German Aerospace Center (DLR), Institute of Flight Systems（德国航空航天中心（DLR）飞行系统研究所）
针对尾缘变体飞行器，提出带自适应增广的控制分配框架，在不确定性下保证稳定，并优化机翼形状以实现椭圆升力分布，数值验证有效。
2026-10-02 cs.SY eess.SY math.OC
Guaranteeing Safety for Neural Network-Based Aircraft Collision Avoidance Systems
ACAS X系列飞机防撞系统的决策逻辑用一个大的数字表表示。由于认证的航空电子硬件的存储限制，神经网络已被建议作为一种方法，以显着压缩数据，同时仍然保持安全方面的性能。然而，神经网络是复杂的连续函数，其输出难以预测。由于模拟仅评估有限数量的遭遇，因此模拟不足以保证神经网络在所有可能的情况下都能正确执行。我们提出了一种方法，以提供安全保障时，使用神经网络避碰系统。神经网络的输出是有界的，使用神经网络验证工具，如Reluplex和Reluval，和可达性方法确定所有可能的方式，飞机相遇将解决使用神经网络模型和假设有界的飞机动力学。受ACAS X启发的系统实验表明，神经网络提供水平或垂直机动可以被证明是安全的。我们探讨了放宽飞机动力学的界限如何导致潜在的不安全遭遇，并演示了如何修改神经网络控制器，以通过在线成本或降低警报成本来保证安全。可达性方法是灵活的，可以考虑不确定性，如驾驶员延迟和传感器误差。这些结果提出了一种方法，用于验证神经网络防撞系统在真实的飞机。
2020-05-05 cs.SY eess.SY
Geometric Inverse Flight Dynamics on SO(3) and Application to Tethered Fixed-Wing Aircraft
Robotics and Mechatronics lab, Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science, University of Twente（代尔夫特理工大学机器人与机电实验室，电气工程、数学与计算机科学学院，代尔夫特理工大学）；Department of Computer, Control and Management Engineering, Sapienza University of Rome（罗马大学计算机、控制与管理工程系，罗马萨皮恩扎大学）
本文提出一种坐标无关的逆飞行动力学方法，用于固定翼飞机在SO(3)上的建模，通过几何定义气动方向，推导轨迹到输入的映射，并应用于 tethered 飞行，揭示了气动协调与重力矢量的解耦。
2026-04-29 cs.RO cs.SY eess.SY
Real Time Safety of Fixed-wing UAVs using Collision Cone Control Barrier Functions
Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）；VNIT（维特什瓦拉国家技术学院）；Indian Institute of Science (IISc)（印度科学学院）
本文提出一种基于碰撞锥控制障碍函数（CBFs）的新方法，通过二次规划（CBF-QPs）实时引导固定翼无人机沿预定航线安全规避静态与移动障碍物。
2024-07-27 cs.RO cs.SY eess.SY
Safe Learning-Based Adaptive Augmentation Control for Fixed-Wing UAV under Uncertainty
German Aerospace Center (DLR), Institute of Flight Systems（德国航空航天中心）；CRAN, CNRS, Universite de Lorraine（洛林大学）
本文提出一种基于强化学习的自适应增广控制方法，结合域随机化、安全滤波器和扰动观测器，补偿固定翼无人机系统中的匹配不确定性，并避免增广与安全滤波器的交互问题。
2026-09-25 cs.SY eess.SY
Full-Envelope Flight Control for Compound Vertical Takeoff and Landing Aircraft
本文提出一种适用于复合VTOL飞行器的全包线非线性几何控制律，无需切换策略，并通过硬件在环仿真和飞行实验验证了其有效性。
2024-05-27 cs.SY eess.SY
Longitudinal dynamic modelling and control for a quad-tilt rotor UAV
针对四倾转旋翼UAV在悬停与向前飞行模式转换中的控制难题，本文设计了带数字滤波器和数据保持功能的数字PID控制器，并通过MATLAB仿真验证了其在三个自由度上的完全稳定性。
2024-11-12 cs.SY eess.SY
Multi-Aircraft Scheduling Optimization in Urban Environments
本研究针对城市空中交通运行的安全与效率问题，构建多层风险评估模型，设计带安全缓冲区的单航空器航迹规划算法，提出多航空器调度优化模型，有效提升了运行效率与安全性，为城市空中交通运营提供实用方案。
2024-12-12 cs.SY eess.SY
Emergency Locator Transmitters in the Era of More Electric Aircraft: A Comprehensive Review of Energy, Integration and Safety Challenges
Universidad de Sevilla（塞维利亚大学）；University of Defence（国防大学）
本文综述了在更多电动飞机时代，紧急定位发射机在能量、集成和安全挑战方面的全面研究，探讨了其技术发展、关键里程碑及未来发展方向。
2026-03-10 cs.SY eess.SY
Control of a Rigid Wing Pumping Airborne Wind Energy System in all Operational Phases
介绍了一种具有刚性飞行器、垂直起降和抽水作业的机载风能系统的控制设计。实施分级控制结构，以便解决所有操作阶段：起飞、过渡到发电、泵送能量产生周期、过渡到悬停和着陆。在所有层次的控制设计进行了说明。设计方法的构思和开发与现实世界的适用性作为主要驱动力。根据系统机动性的飞机设计考虑，以及三个可能的替代战略的收缩阶段的泵循环。自动控制的方法进行评估，在模拟与现实的模型的整个系统，结果产生的三个收缩策略之间的比较，清楚地表明最有效的一个。所呈现的结果允许人们模拟AWE系统在所有操作阶段的动态行为，从而能够进一步研究全方位的系统自动化，实现完全自主和可靠的操作。
2020-06-19 cs.SY eess.SY math.OC
Safety Analysis Methods for Complex Systems in Aviation
针对航空复杂系统安全性分析难题，本文提出若干非行业标准但有效的安全分析方法，以支持颠覆性技术概念的安全论证与成本降低。
2024-07-23 cs.SY eess.SY
Dynamic System Emulation: Fixed Wing Dynamics on a Multicopter
Aarhus University（奥胡斯大学）
本文提出一种控制框架，利用双轴云台多旋翼模拟固定翼飞行动力学，通过动态反馈线性化实现高保真仿真，为训练与自主研究提供实用平台。
2026-09-09 cs.RO cs.SY eess.SY
Adaptive Nonlinear Control of Fixed-Wing VTOL with Airflow Vector Sensing
California Institute of Technology（加州理工学院）；AeroVironment, Inc.（航空环境公司）
固定翼垂直起降（VTOL）飞机提出了一个独特的控制挑战，源于机翼和旋翼之间复杂的空气动力学相互作用。因此，精确估计外力对于实现高性能飞行是必不可少的。本文提出了一种固定翼垂直起落飞机的复合自适应非线性跟踪控制器。该方法采用线性力模型的在线自适应，并根据来自三维气流传感器的信息实时生成对机翼和转子力的准确估计。该控制器是在一个定制的固定翼垂直起降飞机上实现的，与基线飞行控制器相比，该控制器在从悬停到向前飞行的过渡阶段显示出改进的速度跟踪和力预测。
2020-03-17 cs.RO cs.SY eess.SY
Applicability and Surrogacy of Uncorrelated Airspace Encounter Models at Low Altitudes
MIT Lincoln Laboratory（麻省理工学院林肯实验室）
国家空域系统（NAS）是一个复杂的和不断发展的系统，使安全和高效的航空。先进的空中机动概念和新的空域进入者，如无人驾驶飞机，必须在不降低整体安全性或效率的情况下集成到NAS中。例如，需要法规、标准和系统来减轻飞机之间空中碰撞的风险。几十年来，蒙特卡罗模拟一直是开发、评估和验证飞机冲突避免系统的基础能力。这些通常通过人在回路实验和飞行测试来验证。对于许多航空安全研究，有人驾驶飞机的行为表示使用动态贝叶斯网络。最初的统计模型是在2008年至2013年期间开发的，用于支持高于地面500英尺（AGL）高度的安全模拟。然而，这些模型不足以评估AGL低于500英尺的小型UAS操作的安全性。作为回应，自2018年以来一直在开发海拔低于500英尺AGL的新型号。许多模型假设飞机的行为是不相关的，不依赖于空中交通服务或附近的飞机。我们的研究目标是比较传统飞机的各种不相关模型并确定模型的差异。特别是如果旋翼飞机的型号与固定翼飞机的型号有很大的不同，需要特定型号。主要的贡献是指导不相关的模型，以利用时，评估的防撞系统的性能设计用于低空操作。我们还解决哪些模型可以替代不合作的飞机没有转发器。
2021-05-27 cs.LG cs.SY eess.SY
Taming the Tilt: A Unified Pilot Control Concept for Transformational eVTOL Aircraft
Institute of Flight Systems, German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心飞行系统研究所）；TUM School of Engineering and Design, Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学工程与设计学院）
针对变革型eVTOL飞行器多阶段飞行的控制挑战，提出一种带触觉反馈的统一飞行员控制概念，经仿真验证可减少操纵杆活动且不显著增加任务时长。
2026-08-21 cs.SY eess.SY math.OC
Safe Reference Tracking and Collision Avoidance for Taxiing Aircraft Using an MPC-CBF Framework
University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校）；Howard University（霍华德大学）；Augustana College（奥古斯塔纳学院）；Purdue University（普渡大学）
本文提出基于MPC-CBF的飞机自动滑行框架，结合图路径规划与HOCBF安全约束，实现安全参考跟踪与避障，仿真验证其性能优于PID-CBF方法。
2024-10-04 cs.RO cs.SY eess.SY
Safety-Critical Control under Multiple State and Input Constraints and Application to Fixed-Wing UAV
本文针对二阶非线性系统提出一种基于标称规避机动和终极不变集的安全关键控制框架，并设计具有递归可行性保证的一步模型预测控制器，在固定翼无人机仿真中验证了多重状态与输入约束下的安全性。
2023-08-08 cs.SY eess.SY math.OC
Stochastic High Fidelity Simulation and Scenarios for Testing of Fixed Wing Autonomous GNSS-Denied Navigation Algorithms
Polytechnic University of Madrid（马德里理工大学）；Boeing Research & Technology Europe (BR&TE)（波音欧洲研究与技术部）
自主式无人飞行器（UAV）惯性导航表现出对全球导航卫星系统（GNSS）信号的可用性的极端依赖性，没有GNSS信号，它会引起缓慢但不可避免的位置漂移，如果GNSS信号没有恢复或飞行器没有到达可以通过遥控恢复的位置，则可能最终导致平台丢失。本文描述了一种固定翼低SWaP（尺寸、重量和功率）自主无人机在湍流和变化天气中的随机高保真度飞行仿真，旨在测试和验证不同导航算法的GNSS拒绝性能。它的开源\nm{\CC}实现已经发布并公开提供。机载传感器包括加速度计、陀螺仪、磁力计、皮托管、大气数据系统、GNSS接收器和数码相机，因此仿真对惯性、视觉和视觉惯性导航系统有效。考虑了涉及全球导航卫星系统信号丢失的两种情况：第一种情况是在经历不同天气的情况下中止飞行任务并前往远程恢复地点所涉及的挑战，第二种情况是根据一系列紧密间隔的方位变化继续飞行任务。所有的模拟模块都尽可能少地进行简化，以增加结果的真实性。虽然飞机性能及其控制系统的实现是确定性的，但所有其他模块，包括任务、传感器、天气、风、湍流和初始估计，都是完全随机的。这使得每个建议的导航系统的强大的评估，通过蒙特卡洛模拟，依赖于大量的执行这两种情况。
2021-12-01 cs.RO cs.SY eess.SY
Systems Theoretic Process Analysis of a Run Time Assured Neural Network Control System
本研究考虑了使用神经网络控制系统（NNCS）的深度强化学习（RL）战术自动驾驶仪的安全约束识别和运行时间保证（RTA）问题。该研究研究了NNCS执行自主编队飞行的特定用例，同时RTA系统提供碰撞避免和地理围栏保证。首先，应用系统理论事故模型和过程（STAMP）来识别事故、危险和安全约束，并定义地面站、有人驾驶飞行引导和代理无人驾驶僚机的功能控制系统框图。然后，系统理论过程分析（STPA）应用于地面站，有人驾驶飞行的领导，代理无人驾驶僚机，和僚机的内部元素的相互作用，以确定不安全的控制动作，导致每个场景，和安全要求，以减轻风险。本研究首次将STAMP和STPA应用于由RTA约束的NNCS。
2022-11-09 cs.SY eess.SY
Circular formation control of fixed-wing UAVs with constant speeds
University of Toulouse（图卢兹大学）；Australian National University（澳大利亚国立大学）
本文提出了一种稳定固定翼无人机恒速圆形成形的算法，通过跟踪不同半径的圆来控制车辆相对于目标圆周的相位，确保团队在特定区域内保持约束。
2017-03-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Incremental Control and Guidance of Hybrid Aircraft Applied to a Tailsitter UAV
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；ENAC, MAIAA, University of Toulouse（法国图卢兹大学）
本文提出了一种增量非线性动态逆控制方法，用于混合式飞行器的姿态和位置控制，实现了一个连续的控制器，能够跨飞行包线跟踪飞行器的期望加速度，并在尾旋无人机上进行了多场户外实验验证。
2019-09-25 cs.RO cs.SY eess.SY
On the Take-off of Airborne Wind Energy Systems Based on Rigid Wings
ABB Switzerland Ltd.（瑞士ABB有限公司）
本文研究了 tethered 飞机用于空中风能发电的起降问题，比较了三种起降方法的可行性，并通过数值模拟验证了最可行的线性起降结合机载螺旋桨方案。
2015-10-22 cs.SY eess.SY math.OC
Automatic Real-time Anomaly Detection for Autonomous Aerial Vehicles
Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所）
最近，飞行器的使用增加，引起了人们对自主操作的安全性和可靠性的担忧。越来越需要一种方法来监控这些飞机的状态，并向安全驾驶员或自动驾驶仪报告任何故障和异常，以应对紧急情况。在本文中，我们提出了一个实时的方法，使用递归最小二乘法检测异常的行为的飞机。该方法在线建模相关输入输出对之间的关系，并使用该模型来检测异常。其结果是一种易于部署的异常检测方法，该方法不假设特定的飞机模型，并且可以检测各种自主飞机中的多种类型的故障和异常。对22次以上的飞行试验结果表明，该方法的准确率为88.23%，召回率为88.23%，准确率为86.36%。另一个贡献是为自动驾驶飞机提供了一个新的故障检测开放数据集，其中包含22个固定翼飞行的完整数据和地面实况，其中有8种不同类型的飞行中执行器故障，以帮助未来的飞机故障检测研究。源代码和数据集可以从https://theairlab.org/fault-detection/访问。
2020-11-03 cs.RO cs.SY eess.SY
An Embedded Decision Support System for Runway Safety and Excursion Avoidance
University of Patras（帕特雷大学）；Coventry University（考文垂大学）
本文提出嵌入式系统RUN.S.A.F.E.，通过静态与动态计算预测波音737-800等民用飞机起降阶段的跑道冲出风险，助力跑道安全与冲出规避。
2024-06-14 cs.ET cs.RO cs.SY
Distributed Oscillatory Guidance for Formation Flight of Fixed-Wing Drones
Department of Computer Engineering, Automation, and Robotics, and with IMAG（计算机工程、自动化与机器人系，以及IMAG）；University of Granada（Granada大学）
针对固定翼无人机速度受限下的编队飞行问题，提出一种无需速度驱动的分布式振荡引导算法，通过叠加振荡控制平均速度并利用非负非对称饱和函数实现一致性协调，经仿真与实飞验证。
2025-07-22 cs.RO cs.SY eess.SY
Barrier Function Overrides For Non-Convex Fixed Wing Flight Control and Self-Driving Cars
Georgia Tech Research Institute（佐治亚理工学院研究 institute）；College of Computing at the Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机学院）
本文针对固定翼飞机和自动驾驶汽车两类非凸系统，提出离散时间下的新型屏障函数覆盖方法，并通过近似求解在零安全违规下实现与基线强化学习相当的性能。
2025-05-08 cs.RO cs.SY eess.SY
A Traffic Control Framework for Uncrewed Aircraft Systems
本文提出了一个用于在指定空中走廊开发无人驾驶航空器系统数字飞行规则的交通控制框架（TCF），支持对自主导航、AI和ML技术进行仿真测试与KPI评估，并验证了其在管理交叉口交通流和提升空域安全方面的有效性。
2023-10-15 cs.CE cs.SY eess.SY
Formally Verified Next-Generation Airborne Collision Avoidance Games in ACAS X
飞机防撞算法的设计是一个微妙但重要的挑战，值得证明安全保证的需要。考虑到入侵飞机决策、本机驾驶员反应和飞机连续运动动力学的微妙性之间的相互作用的不可预测性，获得这样的保证是不平凡的。现有的防撞系统，如TCAS和下一代机载防撞系统ACAS X，已经被分析为假设对入侵者的飞行机动有严格的限制，限制了它们在入侵者可能改变航向的真实场景中的安全保证。这项工作需要一个概念上的显着和实际相关的偏离现有的ACAS X模型，将它们推广到混合游戏与一流的代表性的所有权和入侵者的决定来自两个独立的球员，使显着先进的预测能力。通过证明微分博弈逻辑中的对抗性ACAS X的获胜策略的存在性，建立了本机和入侵者飞机的丰富遭遇的碰撞自由，沿着具有不断变化的垂直/水平速度的飞行路径的微分方程具有独立的决策。我们提出了三种类型的模型的复杂性不断增加：单咨询无限时间模型，有界时间模型，无限时间，多咨询模型。在每一类模型中，我们确定象征性的条件，并证明，然后总是有一个可能的本机机动，将防止两架飞机之间的碰撞。
2022-03-01 cs.GT cs.LO cs.SY
