UAS
- Aerodynamics
- 轻量级飞行动力学模型
轻量级的四自由度（4-DOF）飞行动力学模型
- 小型固定翼无人机飞行动力学模型
为小型固定翼无人机仿真系统提供逼真的飞行动力学与飞行控制方案，替代当前的简单PID+运动学模型。文档涵盖系统需求、6-DOF动力学模型、级联控制架构、模块接口、参数标定及实现建议等内容。
- JSBSim User manual
如何使用 JSBSim 进行模拟运行、创建飞行器模型、编写脚本，以及如何执行其他不涉及对 JSBSim 程序代码进行更改的任务。
- JSBSim Quickstart
旨在让用户和开发者了解JSBSim软件的所有功能。
- 轻量级飞行动力学模型
- Path Searching
- A* Path Searching
- 基于运动基元的A*算法
将基于运动基元的A*算法从四旋翼无人机改进适配到固定翼无人机
- 基于运动基元的A*算法
- A* Path Searching
- Formation Control
- 基于非线性模型预测控制的无人机编队飞行
在非线性模型预测控制（NMPC）框架下设计了一种分布式、无碰撞的编队飞行控制律。编队构型在虚拟参考点坐标系中确定。通过代价惩罚实现避障，通过代价惩罚结合新的优先级策略实现机间防碰撞。
- 无人机集群固定阵型轨迹生成模型
生成集群中每个无人机形成固定阵型的期望轨迹
- 固定翼无人机阵型变换过渡轨迹生成
一种固定翼无人机编队在飞行过程中实现队形变换的轨迹生成算法
- 基于非线性模型预测控制的无人机编队飞行
- Velocity Planning
- 三段S曲线速度规划模型
旨在为无人机轨迹规划提供一条平滑的 S 曲线速度规划方案。通过先计算变速（过渡）阶段的 S 曲线段，再补充恒速段（定速阶段），最后利用二分查找方法调整期望速度以匹配目标弧长，从而生成一组离散时间点上的速度、加速度和加加速度数据。
- 三段S曲线速度规划模型
- Trajectory Planning
- kappa-trajectories
- 无人机实时动态轨迹平滑
一种实时、可行的轨迹生成算法，用于无人机通过一系列航路点飞行。 特别地，算法可配置为动态可行轨迹与直线航路点路径具有相同的路径长度。 该文还详细描述了与算法相关的实现问题。
- κ轨迹平滑
κ轨迹生成算法。κ=1：轨迹以最短时间过渡到下一个航段；κ=0：轨迹执行一个最小时间过渡，并直接通过航路点；求解κ∈[0,1]使轨迹具有与原始航路点路径等长
- 等长轨迹κ求解算法设计
一种基于二分查找的数值方法，用以求解参数 κ，从而使得生成的 κ-轨迹路径长度与原始航路点路径长度完全一致。
- κ轨迹点生成代码说明
针对模块化的κ轨迹点生成 C++ 代码的详细说明。用于在给定 κ∈ [0,1] 的条件下，在航路点之间生成平滑的 κ-轨迹点。
- 无人机实时动态轨迹平滑
- Cubic Polynomial Spline
- 用于轨迹规划的三次样条插值
针对轨迹规划问题，详细阐述了如何利用三次多项式样条插值构造一条平滑连续的轨迹曲线。
- 用于轨迹规划的三次样条插值
- B-Spline
- 固定翼无人机B 样条避障轨迹生成
一种针对固定翼无人机B样条避障轨迹生成算法
- 障碍环境下B样条轨迹问题解析
对论文【 Robust and efficient quadrotor trajectory generation for fast autonomous flight】提出的B样条避障轨迹方法的综合分析
- 固定翼无人机B 样条避障轨迹生成
- 轨迹管理的几个关键问题
针对不同类型规划路径对轨迹管理的基本要求
- kappa-trajectories
- Navigation
- 面向微型无人机的安全保障高速导航
提出了一种安全保障的高速空中机器人（SUPER），SUPER配备轻量级三维激光雷达（LIDAR）传感器，实现精准远距障碍物探测。为保证高速飞行的安全性，引入了一种高效的规划框架，直接利用激光点云进行轨迹规划。
- 面向微型无人机的安全保障高速导航