关键词： 天玑骨科机器人   骨盆后环通道   盆骨骨折   螺钉置入精度   骨折复位  

摘要： 目的探讨天玑骨科机器人Tirobot导航系统联合骨盆后环通道螺钉内固定对盆骨骨折的近远期疗效。方法选取我院2021年5月-2023年5月收治的80例盆骨骨折患者进行回顾性分析,依照手术方式不同将两组患者分为观察组与对照组,每组各40例。对照组患者采用传统透视下骶髂螺钉内固定治疗,观察组采用天玑骨科机器人Tirobot导航系统联合骨盆后环通道螺钉内固定治疗。对比两组患者近期螺钉置入精度及骨折复位情况、围术期指标、并发症发生率,并对所有患者进行1年门诊复查随访,对比其功能恢复程度。结果两组患者骨折复位优良率对比,无显著差异(P>0.05),观察组螺钉置入精度优良率100.00%高于对照组的90.00%(P<0.05);两组患者住院时间对比,无显著差异(P>0.05),观察组导针置入次数、手术时间、术中出血量、术后1周视觉模拟量表(visual analogue scale,VAS)评分低于对照组(P<0.05);观察组并发症发生率7.50%低于对照组的25.00%(P<0.05);观察组远期疗效优良率95.00%高于对照组的80.00%(P<0.05)。结论天玑骨科机器人Tirobot导航系统联合骨盆后环通道螺钉内固定治疗盆骨骨折螺钉置入精度更高,可减少患者导针置入次数、手术时间、术中出血量及术后疼痛程度,且能够降低其术后并发症发生率,远期疗效更优。

关键词： 协同制导   拓扑优化   最小生成树   多中心   分布式设计  

摘要： 针对高速飞行器集群飞行过程中的分布式协同制导问题,提出了基于最小生成树的自适应拓扑优化与制导方法。构建了飞行器集群通信链路的拓扑图,根据通信代价将距离量化为权值,通过最小生成树中Kruskal算法思想实时生成最优通信拓扑图;采用分布式双层协同制导构架与多中心分布式拓扑优化决策方法,在一致性协同控制律中对协调变量进行补偿计算;实现了飞行器集群协同飞行中的拓扑自适应优化调控。仿真验证结果表明了所提方法的有效性与优异性能。

关键词： 自适应前视距离   三维视距制导   协同路径跟踪   自抗扰控制   无人潜航器  

摘要： 针对跟踪路径复杂、立体空间运动、模型参数动态变化、风浪流扰动下的多无人潜航器(unmanned underwater vehicle,UUV)协同路径跟踪问题开展研究.首先,针对UUV跟踪复杂路径情形设计自适应前视距离策略,使得UUV可以更好地跟踪复杂水下路径;其次,针对立体空间运动的UUV集群,设计三维视距制导律和协同控制律引导UUV集群在三维空间中沿参数化路径运动;最后,针对模型参数动态变化、风浪流扰动影响下的UUV集群,设计自抗扰控制器实现对动态变化模型、总扰动信息和速度信息的统一估计,保证动力学控制的稳定性.仿真结果验证了所提出基于自适应视距制导的无人潜航器三维协同路径跟踪控制方法的有效性.

关键词： 室内导航   多楼层路径规划   React框架   Leaflet地图库   手机地图  

摘要： 随着室内混合定位技术的发展,室内路径规划和导航已成为研究热点。常规手机地图主要关注单楼层路径规划,致使用户在多楼层建筑中导航时效率低下。因此,开发高效的手机室内导航系统至关重要。该文利用React框架和Leaflet地图库搭建了系统界面,基于Dijkstra算法设计了跨楼层路径规划模型,使用JavaServlet构建了路径服务小程序,采用MySQL管理GIS数据和关系型数据。系统的功能需求全面考虑了用户群体、基本操作、地图导航、主题设计、错误处理和反馈机制等因素。测试结果表明,该系统能高效准确地实现室内地图导航服务,显著提升了室内导航体验。系统提供的跨楼层路径规划能力为多楼层建筑中的导航需求提供了有效解决方案。该研究为室内导航技术的发展提供了新思路,并为大型商场、机场、医院等多层建筑中的应用奠定了基础。未来应关注系统的扩展性、智能化水平及对不同建筑类型的适应性,以推动室内导航技术的持续进步。

关键词： 自动化手术机器人   柔性支气管镜   临床痛点   导航系统   视觉引导  

摘要： 文章针对自动化柔性支气管镜手术机器人的需求进行了深入探讨,主要解决其在临床场景中遇到的技术难题和实际挑战。着重分析了手术依赖度、支气管镜的操作范围、患者呼吸运动适应性及图像引导精确度等关键因素,并提出了自动操作能力、灵活性强的支气管镜设计、高准确率的影像重建技术和实时呼吸跟踪功能等需求,旨在为临床方法带来革新突破。

关键词： 航天器   协同制导律   设定时间收敛   状态估计   时间一致性  

摘要： 针对三维空间中多航天器协同捕获机动目标问题,提出一种具有终端角度约束和时间一致性约束的设定时间协同制导律,将视线(Line-of-sight,LOS)角误差和齐射攻击的收敛时间作为一个可提前设定的参数,实现对收敛时间进行设置.构建三维场景航天器−目标运动学模型,在沿视线方向将同时攻击问题转化为一致性问题,提出一种分布式协同制导律,设定时间内使得多个航天器剩余飞行时间相等;在垂直视线方向利用滑模控制方法对制导律进行设计,使得每个航天器的视线角在设定时间内达到期望值.上述制导律中,设计了一种设定时间扩展状态观测器(Predefined-time extended state observer,PTESO)对未知的目标加速度进行估计.数值仿真结果验证了方法的有效性.

关键词： 协同制导   最优制导   预测制导   终端碰撞角约束  

摘要： 针对防御导弹在机动能力和速度等方面不具有优势的情况,基于我方目标和防御导弹之间的协同,设计了一种用于拦截来袭寻的导弹的满足终端碰撞角约束的协同最优预测制导律。基于线性化假设,构建了线性化运动模型,并考虑终端脱靶量、终端碰撞角和能量消耗等因素构建了最优制导问题;通过定义零控脱靶量对状态方程降阶,得到了简化后的最优制导问题;基于变分法求解出了COPGL-CTIA的制导指令。通过数值仿真验证了COPGL-CTIA的制导性能。仿真结果表明,相比于其他制导律,COPGL-CTIA能够降低防御导弹所需过载、提高拦截精度和实现终端碰撞角约束。

关键词： Hypersonic glide vehicle(HGV)   Segmented reentry guidance method   Analytical profile   Adaptive guidance cycle   Reentry trajectory  

摘要： A segmented predictor-corrector method is proposed for hypersonic glide vehicles to address the issue of the slow computational speed of obtaining guidance commands using the traditional predictor-corrector guidance ***,an altitude-energy profile is designed,and the bank angle is derived analytically as the initial iteration value for the predictor-corrector *** predictor-corrector guidance method has been improved by deriving an analytical form for predicting the range-to-go error,which greatly accelerates the iterative ***,a segmented guidance algorithm is *** above analytically predictor-corrector guidance method is adopted when the energy exceeds an energy *** the energy is less than the threshold,the equidistant test method is used to calculate the bank angle command,which ensures guidance accuracy as well as computational ***,an adaptive guidance cycle strategy is applied to reduce the computational time of the reentry guidance ***,the accuracy and robustness of the proposed method are verified through a series of simulations and Monte-Carlo *** with the traditional integral method,the proposed method requires 75%less computation time on average and achieves a lower landing error.

关键词： 强化学习   制导突防策略   近端策略优化(PPO)   深度Q网络(DQN)  

摘要： 针对目标-导弹-防御者三方交战场景中攻击导弹面临主动防御拦截的问题,提出了一种基于分层框架混合强化学习的全过程智能制导与突防策略。首先,分析攻击导弹的制导与突防任务需求,构建了三方交战的运动学模型。其次,基于双层策略结构提出了混合强化学习方法,以分别应对连续和离散两种动作空间类型。通过近端策略优化(PPO)算法训练下层制导与突防模型,获得了自动驾驶仪的制导指令;同时采用深度Q网络(DQN)算法训练上层决策模型,在每个决策时刻根据全局状态选择调用下层子模型。提出的制导与突防策略通过分层框架实现了导弹打击任务中的全过程实时智能决策。与传统综合制导律的对比实验结果表明,基于分层框架混合强化学习的突防制导策略不仅确保了攻击导弹在三方交战环境中的生存能力,同时在能量消耗方面取得了显著优势。

关键词： 欠驱动无人船   有限时间正切漂角视线制导   指令滤波   路径跟踪控制   神经网络  

摘要： 海洋环境复杂多变,为提升欠驱动无人船(underactuated marine vehicle,UMV)的自主航行与故障应对能力,提出基于有限时间正切漂角视线制导的指令滤波路径跟踪控制策略.在包括内部动力学未知、时变大漂角和执行器故障的复杂情况下,该策略可使UMV在有限时间内遵循所需的路径.首先,构建有限时间漂角观测器,用于快速精准地估计时变大漂角;随后,引入有限时间正切漂角视线制导律,不仅能提升制导性能,还能有效避免因非光滑制导指令产生高频震荡导致UMV失稳;此外,通过采用有限时间指令滤波控制技术降低计算负担,并提出滤波补偿方案减少滤波误差;最后,基于径向基函数神经网络和有限时间理论,设计自适应有限时间容错路径跟踪控制器,使得UMV的纵向速度和艏向角跟踪误差在有限时间内能够收敛到原点附近的小邻域.仿真实验验证了所提出方案的有效性和优越性.