软件帮助无人机在北极试飞中打破记录

　　

　　

　　经过多年无人驾驶飞行器(uav)的专门工作，NPS和海军研究实验室(NRL)合作伙伴在世界上最具挑战性的环境之一:北极圈成功完成了为期9年的连续研究和开发的最终测试。

　　合作团队将NPS自己的尖端飞行路径规划软件“药水”(路径优化)与香草无人机集成在一起，该软件由平台航空航天公司开发和运营。这一举措推动了他们研究的界限，在阿拉斯加令人望而畏惧的北坡对香草-汤剂组合进行了严格的测试，充分利用了狭窄的天气窗口。

　　值得注意的是，9月份北极飞行的结果超出了所有人的预期，也打破了香草在以前的任务中创下的许多记录。这一成就强调了Vanilla-POTION组合的卓越能力，并代表了在长期合作范围内推进无人机技术用于海军作战的里程碑。

　　NPS机械与航空航天工程(MAE)副教授Vladimir Dobrokhodov博士领导了他所谓的“能源意识空中飞行”，他于2001年作为博士后开始在NPS工作。

　　“滑翔机的效率是通过其明智的能量利用来量化的，这与战斗机的作战效率指标形成鲜明对比。与运输机类似，滑翔机的目标是用最少的燃料消耗飞越很远的距离。”“在NPS和NRL之间为期9年的细致合作中，已经开发出创新方法来优化长航时飞机的效率。”

　　早在2014年，多布罗霍多夫就与NRL的丹·爱德华兹博士和理查德·斯特罗斯曼博士合作，利用一种名为“混合虎”的新型混合无人机进行能量感知飞行研究，该无人机集成了氢燃料电池、太阳能和大气风能收集技术。这个项目历时三年。

　　该项目的核心成果是开发了最优轨迹规划软件，模拟候鸟在大气风河中飞行的节能飞行模式。

　　在以低空速和低高度为特征的节能飞行领域，对强风和结冰不利影响的敏感性被放大，这使得飞行路径规划对人类操作员来说极具挑战性。路线的数学优化变得至关重要，需要一个复杂的软件解决方案，使飞机能够熟练地在各种潜在危险的天气条件下导航。

　　与MAE教授Mark Karpenko和Kevin Jones密切合作，他们在飞行效率和最优控制工程领域工作了多年，帮助推进了能量最优方法，即现在的POTION。该团队开发了飞机的推进效率模型来模拟香草无人机的燃油消耗，并使用机器学习将该模型集成到路线优化算法中。

　　“使用神经网络来表示并快速执行一个复杂的能量模型是优化Vanilla飞行路径的关键因素，”Karpenko说。

　　海军气象和海洋学司令部(METOC)的天气预报被用来通知未来几天的天气情况。就像船只一样，飞机直接迎着逆风飞行可能会浪费宝贵的能量，即使它是一条更直接的飞行路线。汤普斯设计了一项任务，通过参考METOC长达5到8天的天气预报，通过随时间变化的三维风找到最有利的能量路线。

　　为了测试“药水”软件，研究人员需要一架独特的飞机来承载这项技术，他们在香草中找到了一架第三组无人机。香草无人机的最大续航时间为10天，有效载荷能力为150磅，最大航程为15,000海里。香草的长航时飞行能力使其特别适合在风和结冰条件下的飞行性能的现实测试，因此是测试药水软件的主要候选人。

　　最初，飞行测试是在加利福尼亚进行的，但最后一刻的改变使香草无人机在恶劣天气下从阿拉斯加的北坡(北极圈以上)发射成为必要。通常情况下，香草是需要有人驾驶飞机在机场候机区“追逐”的，但天气太恶劣，护送飞机无法起飞。相反，香草有机会使用仪表飞行规则(IFR)完全自主飞行，并遵循魔药生成的路线。

　　“在最恶劣的北极条件下，香草号表现出了卓越的表现，在其运营历史上取得了前所未有的里程碑。值得注意的是，它创造了香草飞机在北极环境中飞行时间最长的记录，在这些纬度覆盖了最大的距离，并标志着它首次使用仪表飞行规则(IFR)进行操作。”

　　“我们有很多期望，但没有一个实现。只是没有。每一项指标都被超越了，这令人难以置信。香草降落的时候，我们(多布罗霍多夫、爱德华兹和斯特罗姆)只是面面相觑，知道我们花了九年时间才把它变成现实。现在一切终于合上了。”

　　为了纪念香草无人机的第101次飞行及其独特的位置，该团队将这次飞行命名为北极101。根据Karpenko的说法，“北极101也是我们第一次飞行的合适名称，因为我们学到了很多东西，特别是在‘野外’部署药水软件。”

　　通过将NPS的“药水”软件添加到“香草”无人机上，该团队能够显着延长其续航时间，而延长无人机续航时间对军事行动具有深远的意义。

　　在这方面，NPS开发的POTION软件是一个关键工具，可以促进任务优化的自动化，包括从基地部署长航时飞机，导航到指定位置进行长时间的游荡，然后返回基地。这种多功能软件与各种飞机平台兼容，可以与几乎任何地面控制站无缝集成。

　　北极的作战场景也展示了汤剂的变革潜力。值得注意的是，它有效地减轻了作业人员在复杂的多日任务设计和管理过程中的认知负荷，标志着作业效率的大幅提高。

　　事实证明，汤剂研究计划有助于提高众多NPS学生的知识基础。在过去的三年中，来自不同NPS部门的七名学生选择了运行能源及其在飞机应用中的有效性作为他们论文主题的重点。

　　虽然有些学生来自机械和航空航天工程系，包括2023年6月毕业的美国海军少尉Luke Lalumandier，他的工作重点是不同风环境下UAS系统的能量优化制导，但值得注意的是，运筹学学生在任务层面的优化领域贡献了宝贵的见解。

　　其中一名OR学生是美国海军陆战队少校Tyler Cotney，他也是一名2023年6月毕业的学生，他的论文涉及鲁棒、能量感知无人机路由的实时解决方案。

　　多布罗霍多夫强调了他对来自各个学科的学生的贡献的赞赏。

　　“积极的学生参与构成了NPS努力的基石。许多NPS学生来自舰队。他们中的许多人已经有了驾驶无人机的操作经验，他们为我们提供了如何操作无人机的思考和建议。在某种程度上，这个项目的成功也是我们学生的成功。他们来到NPS，向我们学习，但我们也向他们学习。这是我们在这里所做的一个重要部分。”

　　虽然今年9月没有NPS的学生能够参加北极测试，但NPS已经在寻求将汤普斯研究的结果纳入一个新项目，为学生和研究合作伙伴提供机会。

　　NPS的另一个提案是一个名为GUIDER (UxS指南:智能，能源感知路由)的项目，这将是Vanilla所做工作的自然扩展，希望将其适用性扩展到更广泛的自主飞机类别。

　　Dobrokhodov谈到GUIDER项目的目标时说:“我们希望将在进出作战区域的运输过程中获得的节能与飞机在任务执行阶段的节能性能相结合。”

　　“问题是我们如何将这种节能飞行扩展到典型的任务中，比如搜索南太平洋的大片区域。利用我们在北极实验中学到的东西，我们现在可以研究如何在燃料和能源方面进行大规模搜索，并将这些知识应用到其他飞机上。”

　　在海军研究生院进行的研究中使用香草无人机并不构成NPS，海军部或国防部对平台航空航天或其产品或服务的认可。

　　海军研究生院提供

　　引用:软件帮助无人机在北极试飞(2024年1月24日)期间打破记录，2024年1月25日从https://techxplore.com/news/2024-01-software-unmanned-aerial-vehicles-arctic.html获取此文档

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