多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马培蓓，纪军 著

图书标签:

• 多无人机
• 协同控制
• 航迹规划
• 集群系统
• 飞行器
• 智能控制
• 算法
• 军事科技
• 2110项目
• 无人系统

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512423138

版次：1

商品编码：12211740

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）

　　现代信息化战争越来越强调体系间对抗和多系统协同作战,单无人飞行器单独执行任务的可能性越来越小。相对于单飞行器而言,多无人飞行器协同,能够执行更加多样化的任务,系统生存能力显著提升,对复杂战场环境的适应能力更强。多无人飞行器协同控制问题已成为多无人飞行器系统相关技术领域的研究热点。本书结合作者的研究工作,围绕多无人飞行器协同执行作战任务对协同控制基本理论和关键技术展开探讨,主要针对多无人飞行器协同控制系统结构、协同分配优化、协同航迹规划、具有时间约束的协同航迹控制、协同编队控制等方面展开阐述。本书可作为高等院校或科研院所中从事无人机系统工程、无人飞行器航迹规划及仿真的科研工作者和工程技术人员的参考用书,也适合于人工智能、导航与制导、信息处理等相关专业的师生和科研人员参考。

目录

第1章 绪论
1.1 背景和意义
1.2 无人机的现状与发展
1.2.1 美国典型无人机
1.2.2 以色列典型无人机
1.2.3 俄罗斯典型无人机
1.2.4 无人机的发展
1.3 协同控制应用与研究现状
1.3.1 应用现状
1.3.2 研究现状
1.4 本书内容和安排

第2章 多无人飞行器协同控制系统结构
2.1 多无人飞行器协同的作战样式
2.2 多无人飞行器协同的战术特点
2.2.1 多无人飞行器的战术特点
2.2.2 多无人飞行器协同的特点
2.3 多无人飞行器协同控制体系结构
2.3.1 集中式控制体系结构
2.3.2 分散式控制体系结构
2.3.3 分布式控制体系结构
2.3.4 多级分布式控制体系结构
2.3.5 基于层次分解的分层控制策略
2.4 本章小结

第3章 多无人飞行器战场环境模型
3.1 战场空间的相关概念
3.2 威胁源的分类
3.3 禁飞区分析
3.4 战场环境模型建立
3.4.1 雷达威胁场建模
3.4.2 高炮威胁场建模
3.4.3 防空导弹威胁场建模
3.5 本章小结

第4章 基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划
4.1 遗传算法基础
4.1.1 遗传算法的基本思想
4.1.2 遗传算法的基本框架
4.2 混合遗传算法设计
4.2.1 初始种群的改进
4.2.2 遗传算子的改进
4.2.3 与其他优化方法的结合
4.2.4 性能对比
4.3 求解多目标多约束优化问题的遗传算法
4.3.1 遗传算法处理约束的方法
4.3.2 遗传算法处理多目标的方法
4.4 初始航迹
4.4.1 链接图法
4.4.2 仿真研究
4.5 遗传算法对初始航迹的优化
4.5.1 航迹编码
4.5.2 航迹代价选取
4.5.3 仿真研究
4.6 本章小结

第5章 基于混合遗传算法的多无人飞行器航迹规划
5.1 多航迹规划
5.1.1 多航迹规划问题描述
5.1.2 多航迹规划的关键
5.2 单目标航迹规划
5.2.1 基于遗传算法的单目标协同航迹规划
5.2.2 仿真研究
5.3 多目标协同航迹规划
5.3.1 基于遗传算法的多目标协同航迹规划
5.3.2 仿真研究
5.4 本章小结

第6章 多无人飞行器分配优化
6.1 引言
6.2 多目标优化方法
6.3 协同目标分配优化
6.3.1 目标分配原则
6.3.2 协同目标分配的数学模型
6.3.3 基于匈牙利算法的平衡指派算法
6.3.4 基于改进匈牙利算法的非平衡指派算法
6.4 协同火力分配优化
6.4.1 无人飞行器火力分配优化模型的建立与求解
6.4.2 无人飞行器火力分配优化问题实例
6.4.3 火力分配优化的结论
6.5 本章小结

第7章 威胁环境下多无人飞行器协同航迹规划
7.1 引言
7.2 基于扩展Voronoi图的多飞行器协同航迹规划算法
7.2.1 多飞行器协同航迹规划的特点和航迹约束条件
7.2.2 Voronoi图的性质及生成方法
7.2.3 威胁环境下扩展’Voronoi图的建立
7.2.4 初始航迹的产生
7.2.5 航迹动态优化处理
7.2.6 航迹代价的协同分配
7.3 多飞行器协同航迹规划实验与分析
7.3.1 4枚导弹攻击4个目标的实验与分析
7.3.2 6枚导弹攻击6个目标的实验与分析
7.3.3 9枚导弹攻击9个目标的实验与分析
7.3.4 不同威胁环境下仿真时间的比较与分析
7.3.5 导弹数量与目标数量不一致的实验与分析
7.3.6 威胁突然变化和目标突然变化的实验与分析
7.4 三种协同航迹规划算法的比较
7.4.1 基于栅格法的协同航迹规划
7.4.2 基于可视图法的协同航迹规划
7.4.3 三种算法的比较
7.5 本章小结

第8章 具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制
8.1 引言
8.2 多飞行器协同航迹控制问题
8.3 多级分布式协同控制在协同时间中的应用
8.3.1 协同时间与协同控制结构
8.3.2 协同变量与协同函数
8.3.3 在协同时间问题中的应用
8.4 威胁环境下具有时间约束的动态航迹规划算法
8.4.1 航迹切换段
8.4.2 动态航迹控制段
8.4.3 基于扩展Voronoi图的动态航迹规划
8.4.4 仿真结果与分析
8.5 本章小结

第9章 多无人飞行器编队控制
9.1 编队结构问题研究
9.1.1 编队控制对无人机的性能要求
9.1.2 改进的领机-僚机编队模式
9.1.3 无人机编队协同优化组织结构
9.2 编队保持控制器设计
9.2.1 基本编队飞行控制模型的建立
9.2.2 基于相对误差的三维编队控制器设计
9.2.3 仿真结果与分析
9.3 编队避障问题研究
9.3.1 编队变形避障
9.3.2 编队变换避障
9.4 本章小结
参考文献

前言/序言

　　无人飞行器(UnmannedAerialVehicle,UAV)是指由动力驱动、机上无人驾驶的航空飞行器,泛指在大气层内或大气层外空间(太空)飞行的无人机、导弹、无人飞艇等飞行物。无人飞行器是新军事变革的代表性装备,具有突防能力强、制导精度高、机动性好、效费比高的优点,正迅速成为现代军事力量的重要组成部分,充分体现了未来战争信息化、网络化、无人化、非接触的特点,是最符合未来战争需求和世界装备发展潮流的航空武器装备,已逐步成为现代战争不可或缺的重要装备之一。随着无人飞行器技术和性能的不断发展,其军事任务需求的不断提高,很多情况下,单架无人飞行器已无法满足任务要求,若能由多架无人飞行器协同工作,则它们不但能完成单架飞行器不能完成的任务,而且能使系统的作战效能大幅提高。无人飞行器协同是以无人飞行器协同系统为研究对象,在高度非结构化、具有角度和时间约束的动态不确定环境中,无需或只需最少人工干预,以集中或分布的方式选择和协调多个混合平台之间的行为来完成一个共同的目标。多无人飞行器系统通过协同获得比相互独立设计的单架无人飞行器更有效的工作能力。多无人飞行器协同控制并不是各飞行器控制功能的简单叠加,整个系统的能力是通过飞行器之间的紧密协作完成的,通过一体化无缝通信网络实现信息共享,并通过一定的协同策略,综合分析、处理、分发各种战场信息数据,根据系统的共同利益承担共同的目标,从而在整个协同系统内实现共同的导航与控制。本书是作者自2004年以来从事无人飞行器协同控制研究工作的总结。一部分研究是针对无人机展开的,有些研究的假定对象是导弹,在具体章节中都予以说明。本书共分9章,具体内容安排如下:第1章“绪论”概述无人飞行器的背景和意义,探究了以美国、以色列和俄罗斯为代表的无人机的现状与发展;研究美国无人机协同控制的应用现状,并从多无人飞行器协同分配、多无人飞行器协同航迹规划、具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制和多无人飞行器编队控制等方面对协同控制的研究现状展开论述。第2章“多无人飞行器协同控制系统结构”针对多无人飞行器协同的作战样式、协同的特点、传统的控制体系结构进行了分析,提出对多无人飞行器协同系统应采用多级分布式控制体系结构,采用分层控制的思想,将多无人飞行器协同控制问题分解为相互关联的若干重要问题。第3章“多无人飞行器战场环境模型”论述了战场空间的相关概念,对威胁源进行分类,重点建立了雷达威胁场、高炮威胁场和防空导弹威胁场模型。第4章“基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划”研究基于混合遗传算法的单无人飞行器航迹规划,提出混合算法———混沌遗传模拟退火算法。该算法改进的地方有:混沌算法产生初始种群、交叉率和变异率的Sigmoid曲线非线性自适应调整及与模拟退火算法的结合。第5章“基于混合遗传算法的多无人飞行器航迹规划”研究多无人飞行器攻击目标的航迹规划问题,引入团队预计到达目标的时间作为协同变量,针对多航迹规划问题,设计多航迹综合适应度函数;针对协同任务规划问题,综合考虑协同航迹规划及目标分配问题,设计效费比适应度函数和混合编码结构,使用混合遗传算法得到多无人飞行器航迹。第6章“多无人飞行器分配优化”研究目标分配优化问题,其目的是充分发挥各无人飞行器的整体优势,寻求在给定约束条件下,符合分配原则的最佳方案;分析了用于解决目标分配优化问题的改进的匈牙利算法,论述了匈牙利算法解决平衡指派问题的具体流程,并推广到非平衡指派的情形;将火力分配优化问题看作是一个动态决策过程,利用动态规划的逆序法求解此问题,结合无人飞行器对敌补给护航编队实施作战的具体实例求得最优火力分配方案。第7章“威胁环境下多无人飞行器协同航迹规划”研究多无人飞行器协同航迹规划算法,考虑威胁体的威胁度和目标战术价值等因素,建立扩展Voronoi图,并对传统的Dijkstra算法进行了改进,综合考虑了无人飞行器的距离代价和威胁代价,得到多无人飞行器的初始航迹;通过基于视线的航迹缩短算法和航迹平滑算法,对无人飞行器初始航迹进行动态优化处理;结合协同分配算法找到综合代价最小的航迹,从而为每架飞行器分配各自攻击的目标;研究无人飞行器和目标数量一致、无人飞行器和目标数量不一致、参与作战的无人飞行器和目标数量较多的情况,能针对诸如突发威胁、威胁突然消失、目标突然出现和目标突然消失等动态环境进行航迹重规划,满足无人飞行器在互不碰撞的情况下从不同航迹终端角度到达不同目标的要求,实现了空间的协同;最后将基于扩展Voronoi图的算法、基于栅格的算法和基于可视图的算法进行了比较。·2·多无人飞行器协同航迹控制第8章“具有时间约束的多无人飞行器协同航迹控制”明确协同时间的相关概念,利用基于协同变量和协同函数的多级分布式控制结构,有效实现了多飞行器间的协同,并将其应用在航迹预先规划的协同时间上;研究了具有时间约束的实时航迹规划算法,以满足协同时间的要求。第9章“多无人飞行器编队控制”是多飞行器协同控制的另一种重要形式,主要围绕三个问题展开,分别是编队结构问题、编队保持控制器设计问题和编队避障问题;研究改进的领机僚机的编队结构问题,结合多智能体系统技术研究了领机与僚机的协同优化组织结构;针对面向编队飞行的僚机控制律和实现算法进行重点研究;针对躲避威胁的编队变形、编队变换等情况进行了研究。书中包含了2004—2011年期间博士、硕士研究生的工作,尤其要感谢张友安教授和程春华博士对本书的贡献。本书得到国家自然科学基金(61305136)和军队院校2110建设项目的支持。由于作者水平的限制,书中难免存在一些问题和不足,欢迎读者批评指正。

　　马培蓓2016年10月18日于烟台

多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目） 本书深入探讨了多无人飞行器（UAV）系统在复杂动态环境下的协同航迹控制问题。随着无人机技术的飞速发展，如何让多个无人机协同工作，高效、安全地完成既定任务，已成为当前军事和民用领域的研究热点。本书聚焦于这一关键技术，系统性地梳理了多无人飞行器协同航迹控制的理论基础、关键技术、算法模型以及未来发展方向。 第一章 绪论 本章首先阐述了多无人飞行器协同航迹控制的研究背景和重要意义。无人机作为未来战场和重要基础设施的重要组成部分，其自主性、协同性以及任务执行能力至关重要。特别是在侦察监视、目标打击、通信中继、物资运输等军事应用场景中，多无人机协同作业能够极大地提升任务的覆盖范围、效率和鲁棒性。同时，在民用领域，例如灾害搜救、环境监测、智慧农业、空中交通管理等方面，多无人机协同也展现出巨大的潜力。 接着，本书梳理了现有研究的现状和存在的挑战。当前多无人机协同技术面临的挑战包括：通信约束下的协同性保持、异构无人机平台的融合控制、动态障碍物的避碰与规避、任务分配与重规划、以及对抗环境下的鲁棒性保障等。针对这些挑战，本书提出了多无人飞行器协同航迹控制研究的总体思路和技术框架。 第二章 多无人飞行器系统基础 本章详细介绍了多无人飞行器系统的基本组成和飞行器动力学模型。内容涵盖了单架无人机的基本飞行原理、运动学模型和动力学模型，为后续的协同控制奠定理论基础。在此基础上，本章进一步探讨了多无人飞行器系统的常见拓扑结构，如星型、总线型、树型和网状结构，分析了不同结构在通信、控制和鲁棒性方面的优缺点。 此外，本章还涉及了无人机系统的传感器信息融合，包括GPS/IMU、视觉传感器、激光雷达等，以及多源信息融合的常用方法，如卡尔曼滤波、粒子滤波等，这对于无人机实现精准定位和环境感知至关重要。 第三章 协同航迹控制理论 本章是本书的核心内容之一，深入剖析了多无人飞行器协同航迹控制的几种主要理论方法。 分布式协同控制： 重点介绍了基于一致性理论的分布式协同控制方法。这类方法通过局部通信和交互，使得无人机能够相互协调，最终达到期望的编队队形或任务目标。本书详细讲解了一致性算法的设计原则、收敛性分析，以及在不同通信拓扑下的实现方式。 集中式协同控制： 讨论了集中式协同控制策略，即由一个中心控制器负责对所有无人机进行统一调度和控制。虽然集中式控制在理论上能够实现最优控制，但在实际应用中，其对通信的依赖性和易受单点故障影响的缺点也需要充分考虑。 混合式协同控制： 探讨了结合分布式和集中式控制优点的混合式策略，旨在平衡系统的性能和鲁棒性。 此外，本章还讨论了协同航迹控制中的常见约束，如避碰约束、飞行范围约束、任务目标约束等，以及如何将这些约束融入到控制算法的设计中。 第四章 关键技术与算法模型 本章进一步深入到多无人飞行器协同航迹控制的具体技术细节和算法模型。 编队控制算法： 详细介绍了多种编队保持算法，包括基于虚拟领队的编队、基于相对位置的编队、以及基于行为的编队等。分析了不同算法在应对动态变化、个体故障等情况下的性能表现。 路径规划与重规划： 探讨了单无人机和多无人机协同情况下的路径规划问题。内容涵盖了全局路径规划（如A、RRT算法）和局部路径规划（如DWA、APF算法），以及在任务执行过程中，如何根据环境变化或任务需求进行动态路径重规划，以保证任务的连续性和高效性。 避障与动态环境适应： 重点研究了多无人机在复杂动态环境中进行协同避障的技术。讨论了基于传感器数据的环境建模，以及基于预测控制、模型预测控制（MPC）等方法，实现无人机之间的协同避碰和对未知障碍物的动态规避。 任务分配与协同： 介绍了多无人机协同任务分配的算法，包括如何根据无人机的能力、任务的优先级和时效性，将任务分配给最合适的无人机。同时，也讨论了在任务执行过程中，无人机之间如何进行信息的共享和协同，以优化整体任务效率。 第五章 仿真验证与性能评估 本章介绍了多无人飞行器协同航迹控制的仿真环境搭建和性能评估方法。通过MATLAB/Simulink、Gazebo等仿真平台，对提出的协同控制算法进行仿真测试。 仿真验证内容将包括： 不同编队模式下的性能对比： 如直线编队、圆形编队、V型编队等。 动态环境下避障能力测试： 模拟环境中突然出现的障碍物，考察无人机系统的避障反应速度和协同性。 通信中断下的鲁棒性评估： 模拟部分无人机通信中断的情况，评估系统的整体性能是否能够维持。 任务执行效率分析： 通过仿真，量化评估不同协同策略在完成特定任务时的效率提升。 本章还将讨论性能评估的指标，如队形保持精度、避碰成功率、任务完成时间、能耗等，为算法的优劣提供客观的评价依据。 第六章 未来展望 本章对多无人飞行器协同航迹控制的未来发展趋势进行了展望。 人工智能与机器学习的应用： 探讨了如何将深度学习、强化学习等人工智能技术应用于协同航迹控制，实现更强的自适应性、自主性和智能性。 异构多无人机系统的融合控制： 面对不同类型、不同性能的无人机组成的混合编队，如何实现有效的协同控制，是未来重要的研究方向。 网络化与智能化控制： 强调了信息物理融合系统（CPS）和物联网（IoT）技术在构建更智能、更互联的多无人机系统中的作用。 安全性与可靠性保障： 在复杂的实际应用场景中，如何提升多无人机系统的安全性、可靠性和抗干扰能力。 本书力求为相关领域的研究人员、工程师和学生提供一个系统、深入的学习和参考平台，以推动多无人飞行器协同航迹控制技术的进一步发展和应用。

评分☆☆☆☆☆

拜读《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，给我的感觉就像是打开了一扇通往未来军事科技大门的钥匙。书名中的“多无人飞行器协同”几个字，就足以让我联想到未来战场上，成群结队的无人机如同有生命的整体般，协同作战的壮观景象。这种协同，绝非简单的数量堆砌，而是蕴含着高度的智能化和自主化，它们能够实时地共享信息，分配任务，并且在复杂的战场环境下，相互配合，共同完成高难度的军事行动。而“航迹控制”则是实现这一切的核心技术，它要求每一架无人机都必须具备极高的精确度，能够在复杂多变的飞行环境中，自主规划并执行最优化的飞行路径，以达到最佳的战术效果。书名中“军队院校‘2110’建设项目”的附加信息，让我意识到这本书的意义非凡。它表明这不仅仅是一项普通的科学研究，更是国家在国防科技领域，特别是无人机技术发展上的一项重大战略规划和实践。这让我对书中内容的权威性和前瞻性有了更高的期待。我非常想知道书中是如何解决无人机之间通信的可靠性和安全性问题，如何实现高精度、大范围的协同导航，以及如何利用人工智能技术来优化协同决策过程。这本书的出版，无疑为我国在无人机技术领域的自主创新和军事应用，奠定了坚实的基础，也为培养新一代的科技军事人才，提供了宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我最近读了《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》，这本书让我对现代军事科技的发展有了更深刻的认识。书名本身就极具吸引力。“多无人飞行器协同”几个字，立刻就勾勒出了一个庞大且智能化的作战场景。它暗示了不再是孤立的个体作战，而是多个无人飞行器像一个有机的整体一样，进行信息共享、任务协调和行动配合。这其中蕴含的技术挑战是巨大的，需要克服通信延迟、数据融合、决策冲突等一系列难题。而“航迹控制”则是实现协同的关键技术，它要求每一架无人机不仅要能够自主飞行，更要能够根据整体任务目标和环境变化，实时调整自己的飞行轨迹，以最高效、最安全的方式完成任务。这本书之所以让我感到特别重要，是因为它特别提到了“军队院校‘2110’建设项目”。这几个字，让我知道这本书的内容绝非空穴来风，而是国家在国防科技领域一项长期、系统性、高投入的战略规划的组成部分。这表明了国家对于发展先进无人机技术的高度重视，以及在人才培养和技术攻关方面所付出的巨大努力。我非常期待书中能够详细阐述如何构建一个稳定、可靠、可扩展的无人机协同系统，如何处理不同型号、不同任务的无人机之间的异构性问题，以及如何确保系统在复杂电磁干扰和欺骗环境下的鲁棒性。这本书的出版，无疑为我国在无人机技术领域的自主创新和军事应用，奠定了坚实的基础，也为培养新一代的科技军事人才提供了重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，其标题本身就充满了科技感和战略意义。首先，“多无人飞行器协同”这一概念，就打破了我对传统单一飞行器作战的固有认知。它暗示着未来战争将走向群体作战，多个无人飞行器能够像一个高度协调的团队一样，进行信息共享、任务分担、协同打击。这背后必然涉及到极其复杂的通信网络、数据处理以及人工智能算法。其次，“航迹控制”是实现协同的关键。它不仅仅是简单的路径规划，而是在动态、复杂的战场环境中，要求每一架无人机都能精确地计算并调整自己的飞行轨迹，以满足整体的作战需求，同时还要考虑规避敌方侦测与攻击。书名中“军队院校‘2110’建设项目”的补充信息，更是让我看到了这本书的深厚背景和战略价值。这表明它并非仅仅停留在理论研究层面，而是国家在军事科技领域，特别是无人机技术发展上的一项重要规划和实践。这让我对书中内容的权威性、前瞻性和实用性有了极高的期待。我尤其好奇书中是如何处理无人机之间的通信延迟和数据不确定性问题，以及如何设计出能够在复杂电磁环境下依然稳定运行的协同控制算法。这本书的出版，无疑为我国在无人机领域的技术研发和军事应用，树立了重要的里程碑，也为培养新一代高科技军事人才，提供了宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，光是书名就足以让我对其内容充满好奇。首先，“多无人飞行器协同”这一概念，就预示着一种高度智能化的集群作战模式。它超越了单架无人机的局限，强调了多个无人飞行器之间如何通过信息共享、任务协调和动作配合，形成一个有机整体，从而发挥出远超个体之和的作战效能。这其中必然涉及到复杂的通信协议、数据融合算法以及人工智能决策机制。而“航迹控制”则是实现这种协同的关键技术，它要求在瞬息万变的战场环境中，每一架无人机都能精准地规划并执行其飞行路线，既要保证任务的成功，又要避免相互碰撞，同时还要能够灵活应对外部干扰和威胁。书名中的“军队院校‘2110’建设项目”这几个字，则赋予了本书极强的战略性和权威性。它表明这并非一项独立的学术研究，而是国家在国防科技现代化建设中的一项长期、系统性的重大工程。这让我对书中内容的深度和前瞻性有了更高的预期。我特别期待书中能够详细阐述如何构建一个具有高度鲁棒性和容错能力的协同系统，如何处理不同类型无人机之间的异构性问题，以及如何在复杂电磁干扰下实现可靠的航迹控制。这本书的出现，无疑将为我国在无人机技术领域的研究和应用，特别是其在军事领域的创新发展，提供重要的理论指导和技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次看到《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书的书名时，我立刻被其深度和广度所吸引。书名中的“多无人飞行器协同”几个字，就预示着一个复杂且高度智能化的系统。“协同”是关键，它不仅仅是简单的编队飞行，而是指一系列无人机能够根据共同的目标，相互协作，完成复杂的任务。这其中必然涉及到先进的通信技术、数据融合技术、以及智能决策算法。而“航迹控制”则是实现这种协同的物理载体，它要求每一架无人机都能在多维度空间中，根据实时的环境信息和任务需求，规划出最优化的飞行轨迹。书名中的“军队院校‘2110’建设项目”则为这本书赋予了强大的背景和使命感。这表明这本书的研究成果，不仅仅是理论上的探讨，更是服务于国家重大战略需求，服务于军队现代化建设的实际项目。这让我对书中内容的实用性和前沿性有了更高的期待。我尤其想了解书中是如何解决异构无人机之间的协同问题，即不同型号、不同能力、不同任务的无人机如何有效地协同工作。此外，在复杂电磁环境下，如何保证协同的稳定性和鲁棒性，也是我非常感兴趣的方面。这本书的出版，无疑为我国在无人机领域的研究和发展，特别是其在军事领域的应用，提供了宝贵的理论指导和技术支撑，也为相关领域的科研人员和军事专家，提供了学习和交流的平台。

评分☆☆☆☆☆

《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，仿佛是一部描绘未来战争蓝图的史诗。书名中的“多无人飞行器协同”几个字，就足以点燃我对科技前沿的无限遐想。它并非简单的数量上的堆砌，而是代表着一种全新的作战模式——智能化的群体协作。想象一下，成百上千架无人机，如同具有独立思考能力的士兵，能够实时感知战场态势，相互沟通，分配任务，并协同执行复杂指令。而“航迹控制”则是实现这种协同的关键技术，它要求每一架无人机都能在动态且充满不确定性的环境中，精确规划和调整自己的飞行路径，以实现最优的战术效果，同时还要规避潜在的危险。书名中“军队院校‘2110’建设项目”的后缀，让我对这本书的定位有了更清晰的认识。这表明该项目并非一个孤立的研究课题，而是国家层面为了提升国防实力而进行的一项长期、系统性的重大战略部署。这无疑为书中内容的权威性和前瞻性提供了有力保证。我迫切想知道书中是如何解决无人机之间通信的安全性与可靠性问题，如何实现大范围、高精度的协同导航，以及如何利用人工智能技术来优化协同决策过程。这本书的出现，必将为我国在无人机技术领域的自主创新和军事应用，提供重要的理论指导和技术支撑，同时也为培养新一代的军事科技人才，指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，给我带来了前所未有的震撼，让我深刻体会到科技在军事领域的力量。书名中的“多无人飞行器协同”不仅仅是简单的数量的叠加，而是高度智能化的群体智能的体现。它意味着，未来的战场将不再是孤胆英雄的表演，而是智能化无人机编队协同作战的新时代。每一架无人机都扮演着特定的角色，它们之间能够通过先进的通信和计算技术，实现信息共享，任务分配，以及实时的战术协同，形成一个强大的战斗力。而“航迹控制”则是实现这种协同的精髓所在，它要求在复杂的战场环境下，无人机能够精确地规划和执行各自的飞行路径，既要确保任务的完成，又要避免相互干扰和碰撞，同时还要能够灵活应对突发的威胁和变化。书名中的“军队院校‘2110’建设项目”更让我感到这本书的非凡意义。它表明这并非一项普通的学术研究，而是国家层面在国防科技领域一项长期、系统性的重大战略项目，旨在通过整合最前沿的科学技术，打造出一支具有划时代意义的无人机作战力量。我尤其对书中关于分布式决策、自适应协同以及群体行为建模等方面的探讨充满兴趣。我想象着，在未来的某一天，一支由数百架甚至上千架无人机组成的庞大编队，将在空中精准地执行侦察、监视、打击等一系列复杂任务，而人类指挥员则只需在后方进行宏观的决策和指挥。这本书的出现，无疑将为我国在无人机技术研发和军事应用领域，注入新的活力，也为培养新一代的科技军事人才，提供了重要的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

第一次翻开《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》，我的脑海中立刻浮现出了一幅幅未来战场上的壮丽画面。书名中的“多无人飞行器协同”不仅仅是简单的数量叠加，而是高度智能化的编队飞行，它们之间不再是独立的个体，而是像一个拥有集体意识的生命体，能够感知环境、相互通信、协调行动。而“航迹控制”更是将这种协同推向了极致，它意味着在错综复杂的战场环境中，每一架无人机都能在既定或动态的任务目标下，规划出最优的飞行路径，同时还要考虑到避免碰撞、规避威胁、最大化覆盖范围等多种因素。我尤其关注的是书中关于“2110”建设项目这一部分，这让我猜测这可能是一个长期、系统性的国家级项目，旨在通过集成多学科的先进技术，打造出一支具有划时代意义的无人机作战力量。书中对协同控制算法的研究，我想一定涉及到了诸如博弈论、控制论、人工智能等多个前沿领域。想象一下，在一次高强度的军事行动中，地面指挥官只需发出一个宏观指令，便能看到空中编队迅速响应，以一种几乎完美的队形展开，各自执行预设的任务，相互之间无缝衔接，如同一个精密运转的机器。这样的场景，不仅是对科技实力的展示，更是对指挥效率和作战效能的颠覆性提升。这本书的价值，不仅在于其技术层面的深度，更在于它所代表的战略眼光和对未来军事格局的深刻影响。它让我看到了科技进步如何深刻地改变战争的形态，也让我对国家在这一领域投入巨大精力感到由衷的钦佩。

评分☆☆☆☆☆

《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，仿佛为我打开了一扇通往未来军事科技殿堂的大门。书名中的“多无人飞行器协同”并非简单的机械堆砌，而是强调了其核心的“协同”二字，这背后蕴含着极其复杂的算法设计和信息交互机制。想象一下，当数十架甚至上百架无人机同时升空，它们需要在一个动态变化、充满未知风险的环境中，如同拥有“心灵感应”一般，精准地分配任务、规划航线、相互支援，最终达成共同的目标。而“航迹控制”则是实现这一切的基石，它要求在极短的时间内，处理海量的传感器数据，预测潜在的危险，并实时调整飞行姿态和路径，确保整个编队的稳定与高效。书名中“军队院校‘2110’建设项目”这一信息，进一步凸显了本书的权威性和战略性，它表明这不仅仅是一项学术研究，更是国家层面在国防现代化建设中的一项重要部署，旨在通过科技创新，构建具有前瞻性的新型作战能力。我特别好奇书中对于分布式控制、自适应协同以及故障容错等方面的论述，这些都是实现真正意义上的无人机协同的关键技术。我设想，在未来的战场上，无人机编队将成为侦察、情报收集、精确打击、甚至电子对抗的利器，它们能够执行人类难以企及的任务，大大降低人员伤亡风险。这本书的出现，无疑将为相关领域的研究人员、工程师以及军事决策者提供宝贵的理论指导和技术参考，也为我们描绘了一幅充满科技力量的未来军事图景。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸拜读了《多无人飞行器协同航迹控制（军队院校“2110”建设项目）》这本书，虽然我并非航空航天领域的专业人士，但书中所展现的宏大叙事和对未来军事科技的深刻洞察，着实让我耳目一新。从书名中，我首先感受到的便是其严谨性和前瞻性。“多无人飞行器协同”这一概念本身就充满了科技感，它暗示着不再是单一飞行器的孤军奋战，而是多个智能体之间默契配合、协同作战的全新模式。而“航迹控制”则是实现这种协同的关键技术，它要求精准的计算、实时的调整以及对复杂环境的适应能力。尤其值得注意的是书名中括号里的“军队院校‘2110’建设项目”，这一下子就把这本书的背景拉到了一个更为严肃和具有战略意义的层面。这不仅仅是一本技术手册，更像是一份对未来军事发展方向的战略性部署的解读。我尤其对书中关于如何构建高效的通信网络、如何处理异构无人机之间的信息交互、以及如何设计鲁棒性极强的协同算法等方面的内容充满了好奇。我想象着在未来的战场上，成群的无人机如同侦察兵、突击手、电子战专家一般，通过精确的协同，完成侦察、监视、打击等一系列复杂任务。这种场景的描绘，让我对科技的力量有了更深的敬畏。本书的出版，无疑为研究和发展先进的无人机协同技术提供了重要的理论基础和实践指导，也为军事院校的教学和科研指明了方向。虽然书中可能包含大量的专业术语和复杂的数学模型，但其核心思想——通过智能化和协同化，大幅提升军事行动的效率和成功率——却是普适且令人振奋的。这本书让我看到了科技在军事领域的无限可能，也让我对国家在国防科技上的投入和发展充满信心。