【无人机】空中回收概念演示附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

无人机空中回收，是指在无人机执行任务后，通过特定技术手段，在其仍处于飞行状态时，由另一飞行平台（如大型无人机、运输机等）将其捕获并带回基地的过程。这一概念的核心在于突破传统无人机依靠自身降落回收的模式，利用空中平台的机动性与高效性，实现无人机更快速、灵活且适应复杂环境的回收，大幅提升任务执行效率与无人机的使用灵活性。

演示场景设定

在本次概念演示中，设定大型无人机 MQ - 20 “复仇者” 作为回收母机，其具备长航时、大载荷能力，可在高空长时间巡航。被回收对象为小型无人机系统 / 空射效应（SUAS/ALE）无人机，这类无人机小巧灵活，承担诸如侦察、电子战等前沿任务。演示环境设定在犹他州杜格威试验场上空，该区域空域广阔、环境相对稳定，利于复杂飞行操作与技术验证。

技术手段与设备

1. 拖缆设备：由 Breeze - Eastern 公司提供的拖缆装置集成在 MQ - 20 “复仇者” 的载荷舱内。该拖缆具备高强度、轻量化特点，在飞行中可被精准部署至远离母机的空中回收最佳距离，为小型无人机提供对接基础。

1. 智能终端设备：安装于 MQ - 20 上，能准确定位拖缆位置，并将位置信息以无线方式传输给附近的 SUAS/ALE 无人机。同时，智能终端还作为机械接口，方便小型无人机与之对接，兼具信标功能，为小型无人机提供位置提示，引导其靠近。

1. 导航与控制系统：小型无人机自身配备先进导航系统，可依据智能终端传输的位置信息，精确计算自身与拖缆的相对位置，自主规划飞行路径，实现精准对接回收。MQ - 20 母机也拥有高精度导航与飞行控制系统，确保飞行姿态稳定，准确释放与回收拖缆及小型无人机。

演示关键步骤与操作流程

1. 拖缆部署：MQ - 20 “复仇者” 到达预定空域后，开启载荷舱，部署拖缆。拖缆伸展至距离母机合适位置，此时智能终端激活，开始向周边空域广播自身位置信息。

1. 小型无人机靠近：SUAS/ALE 无人机接收智能终端信号，依据自身导航系统规划飞行路径，逐渐靠近拖缆。在接近过程中，实时调整飞行姿态，确保能准确对接。

1. 对接操作：当小型无人机飞至拖缆附近，捕捉智能终端特征，进行精确机动飞行，完成与拖缆的对接。一旦对接成功，小型无人机折叠机翼、关闭发动机，转变为被动稳定的牵引体。

1. 回收阶段：MQ - 20 母机通过拖缆将小型无人机缓缓拉回，最终收入载荷舱内，完成空中回收全过程。之后，两架无人机一同返回基地。

技术难题与解决方案

1. 精确对接难题：小型无人机与拖缆在高速飞行的空中实现精确对接难度极大。通过智能终端提供高精度位置信息，结合小型无人机先进的导航与飞控系统，实现自主精确导航接近。同时，在对接机构设计上采用特殊的弹性缓冲与自适应调整结构，允许一定范围内的对接偏差，确保可靠连接。

1. 拖缆稳定性问题：拖缆在飞行中易受气流等因素影响产生摆动，干扰对接。利用多自由度有限元悬链模型，精确分析拖缆在空中的力学特性，优化拖缆部署策略与长度，同时在拖缆上安装阻尼稳定装置，减少摆动幅度，保障拖缆在回收过程中的稳定性。

演示结果评估

1. 可行性验证：成功完成多次小型无人机从飞行中的 MQ - 20 “复仇者” 上的回收操作，证明无人机空中回收概念在技术上具备可行性，能够在实际飞行环境中实现。

1. 优势体现：相比传统回收方式，空中回收大幅缩短了无人机回收时间，减少对特定降落场地的依赖，提升了任务执行的时效性与灵活性。同时，母机可作为移动指挥中心，对回收后的小型无人机进行快速维护、补给与重新部署，增强了无人机作战体系的整体效能。

1. 应用领域展望：在军事领域，可用于执行前沿侦察、电子战等高危任务的小型无人机回收，提高作战装备的生存能力与重复使用率；在民用领域，如偏远地区物流配送无人机回收、应急救援无人机回收等场景，能降低回收难度与成本，拓展无人机应用范围。

未来发展方向

1. 功能拓展：未来实现小型无人机在回收后，可在空中直接进行加油、充电与重新武装，进一步提升其作战与执行任务能力，减少返回基地的频次，延长任务持续时间。

1. 系统优化：不断优化导航、对接与拖缆等关键技术，提高回收系统的可靠性与准确性，降低回收失败风险，同时降低系统成本，便于大规模应用。

1. 多机协同回收：研究从同一母机对多架小型无人机同时或依次回收的技术，提升回收效率，增强无人机集群作战能力，以适应未来复杂多变的作战与应用场景需求。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 冯路启,钟林龙,李家旭,et al.无人机空中回收气动干扰与对接路径研究[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics / Nanjing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao, 2024, 56(6).DOI:10.16356/j.1005-2615.2024.06.016.

[2] 张丽晓.无人机自主空中加油对接控制律研究[D].厦门大学,2013.DOI:http://dspace.xmu.edu.cn:8080/dspace/handle/2288/79318.

[3] 禹科,方舟,李平,等.基于Matlab和VC++混合编程的无人机地面控制站实现[J].计算机应用, 2011, 31(A02):4.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2011-S2-071.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇