【摘 要】
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针对共轴双旋翼无人机（coaxial rotor unmanned aerial vehicle，CR-UAV）在未知和危险环境中飞行避障的控制问题，基于飞行态势图和改进人工势场算法，我们提出了一种新的避障方法。首先，该方法通过飞行态势图对障碍物信息进行建模，考虑了CR-UAV飞行控制的约束条件，可使无人机有效利用障碍物信息进行避障，避免陷入局部极小点，控制和避障能力显著提高；其次，采用基于径向基
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针对共轴双旋翼无人机（coaxial rotor unmanned aerial vehicle，CR-UAV）在未知和危险环境中飞行避障的控制问题，基于飞行态势图和改进人工势场算法，我们提出了一种新的避障方法。首先，该方法通过飞行态势图对障碍物信息进行建模，考虑了CR-UAV飞行控制的约束条件，可使无人机有效利用障碍物信息进行避障，避免陷入局部极小点，控制和避障能力显著提高；其次，采用基于径向基神经网络（RBFNN）对CR-UAV飞行中的干扰进行估计并实时补偿，采用非线性状态误差反馈实现CR-UAV的姿态跟踪控制，从而保持无人机避障飞行过程中的姿态稳定；最后，进行了仿真实验，从仿真结果可以看出，无人机在避障飞行具有良好的姿态稳定能力。
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