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作者：汪馨茹;苏子康;荆献勇;曾靖轩;黄宇;
单位：南京航空航天大学自动化学院;空军航空大学航空作战勤务学院;中国消防救援学院;
摘要：相较于水平跑道，未知坡度倾斜跑道下，无人机定点着陆更容易因落点航迹角/下沉率不匹配而产生触地过冲或低空拉飘的问题，对多源高度信息融合和着陆轨迹的地形自适应匹配能力均提出了较高的要求。对此，提出了一种面向未知坡度倾斜跑道的无人机定点着陆轨迹优化方法，以自动适配倾斜跑道坡度实现定点着陆。设计了一种基于递推加权最小二乘法（RWLS）与卡尔曼滤波（KF）的多源多层未知坡度倾斜跑道地形融合方法，结合RWLS和KF两种方法的优点，以获取更高精度的倾斜跑道地形高程以及坡度信息；据此，基于高斯伪谱法（GPM）进行倾斜跑道着陆轨迹分段优化，得到适配跑道坡度的定点着陆最优轨迹。仿真结果表明，该方法精确获取未知坡度倾斜跑道地形，有效减小倾斜跑道对触地航迹角/下沉率的影响，适配跑道坡度实现精准定点着陆。
关键词：倾斜跑道;;信息融合;;地形匹配;;定点着陆;;轨迹优化;;递推加权最小二乘法;;卡尔曼滤波;;高斯伪谱法
基金资助：中央高校基本科研业务费专项资金资助（NS2023016）;; 国家自然科学基金（61903190）;; 航空科学基金（2022Z023052003）;; 西北工业大学无人机特种技术重点实验室开放课题资助（2022-JCJQ-LB-071）;; 中国科协科技智库青年人才计划资助（XMSB20240710029）;; 中国消防救援学院博士教师科研启动基金（XFKBQ202307）;; 南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目（xcxjh20230311）
