无人机航迹规划算法

无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。     

无人机三维航路规划技术研究及发展趋势

由于搜索空间巨大,三维航迹规划一直是航迹规划中的难点,而无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率。本文描述了无人机在线航路规划的影响因素,分析了无人机动力学约束及威胁场约束,探讨了无人机航路几何建模方法及三维航路规划算法的研究概况,并着重分析了三维航路规划算法如禁忌搜索、人工势场法、粒子群优化算法、Dijkstra算法及A＊算法。最后,阐述了无人机三维航路规划面临的关键问题及发展趋势。     

用于无人机三维航迹规划改进连接型快速扩展随机树算法

无人机的广泛应用,使得航迹规划成为研究的热点。很多算法由于模型简单或规划方法低效,难以有效应用于复杂条件下的航迹规划问题,从而提出一种求解该问题的改进连接型双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法。首先,建立无人机航迹规划问题的数学模型;然后,采用RRT-Connect算法求解上述模型时,提出六种生成随机节点的改进策略;最后,将改进的RRT-Connect算法应用于有雷暴威胁的无人机三维航迹规划问题,并与已有的RRT算法和RRT-Connect算法进行对比。结果表明:采用本文提出的方法能够高效的生成可行的无人机航迹。     

基于改进ARA*算法的无人机在线航迹规划

针对无人机三维在线航迹规划对算法速率、航迹最优性的需求,提出了基于改进ARA^*算法的无人机在线航迹规划方法。首先,建立无人机三维航迹规划的数学模型;然后,提出了节点空间约简策略、局部启发项策略以提高算法收敛速率,并针对复杂规划环境提出了启发因子自适应递减策略。仿真结果表明,所提算法能够快速、稳定地生成首条可行航迹,并在剩余时间内不断提高航迹质量,可应用于不同类型的在线规划任务,动态地适应规划时间与航迹最优性的要求。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

基于平面约束人工势场的无人机航迹规划算法

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题，本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先，利用约束平面切割障碍物，简化了障碍物的分布。其次，构建航迹的可行性约束条件，并建立了基于约束平面的人工势场法。最后，综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明，该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题，同时提高了航迹规划质量。通过本文研究，人工势场法的不足得到了改善，有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。     

基于Voronoi图和蚁群算法的无人机航迹规划

为提高无人机任务环境模拟的真实性,利用改进后的Voronoi图对任务环境进行建模。同时,为了更快地生成一条满足任务需求的最优飞行航迹,提高航迹规划的实战性和高效性,分析了蚁群航迹规划算法的运行原理,以及算法运行机制对算法性能的影响,提出了算法的改进原则,并在此基础上给出了新的信息素更新方式和新的启发式。利用改进后的蚁群算法,在改进型Voronoi图上进行了无人机航迹规划。计算机仿真结果表明,改进后的蚁群航迹规划算法与传统的蚁群航迹规划算法相比,运行时间更短,收敛速度更快,且得到最优航迹的概率更高,验证了算法改进原则的有效性。     

无人机航迹规划算法的初步研究

航迹规划算法是无人机的关键技术之一,本文初步综述了近年来国内外在该领域的主要研究成果。首先给出了航迹规划的描述和涉及的关键问题,然后着重介绍了几种较为常用的规划算法,如A-Star算法、遗传算法、神经网络、Voronoi图、PRM(ProbabilisticRoadmap)、RRTs(RapidlyExploringRandomTrees)、人工势场法、基于案例的算法等,最后讨论了航迹规划算法存在的问题和面临的挑战,指出飞行中实时重规划的研究是航迹规划未来主要的发展方向。     

基于PSO算法的无人机地磁匹配航迹规划方法研究

结合地磁匹配的自身特征,设计了无人机地磁匹配航迹规划的总体方案;以PSO算法为解决工具,给出了地磁匹配航迹规划的实现方法,构造了PSO算法进行地磁匹配航迹规划的适应度函数,为下一步的算法实现奠定基础。     

一种改进的快速扩展随机树航迹规划算法

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题,本文提出了一种新的无人机航迹规划算法,在快速扩展随机树算法基础上,引入一个方向参数,并采用Dijkstra算法对改进算法产生的冗余节点进行处理,得到了一条优化的航迹。最后采用K航迹法进行航迹平滑处理,使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明,该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时,可以得到近似最优的航迹。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

PDE solution to UAV/UGV trajectory planning problem by spatio-temporal estimation during wildfires

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Unmanned Ground Vehicles (UGVs) have been used in research and development community due to their strong potential in high-risk missions. One of the most important civilian implementations of UAV/UGV cooperative path planning is delivering medical or emergency supplies during disasters such as wildfires, the focus of this paper. However, wildfires themselves pose risk to the UAVs/UGVs and their paths should be planned to avert the risk as well as complete the mission. In this paper, wildfire growth is simulated using a coupled Partial Differential Equation (PDE) model, widely used in literature for modeling wildfires, in a grid environment with added process and measurement noise. Using principles of Proper Orthogonal Decomposition (POD), and with an appropriate choice of decomposition modes, a low-dimensional equivalent fire growth model is obtained for the deployment of the space–time Kalman Filtering (KF) paradigm for estimation of wildfires using simulated data. The KF paradigm is then used to estimate and predict the propagation of wildfire based on local data obtained from a camera mounted on the UAV. This information is then used to obtain a safe path for the UGV that needs to travel from an initial location to the final position while the UAV’s path is planned to gather information on wildfire. Path planning of both UAV and UGV is carried out using a PDE based method that allows incorporation of threats due to wildfire and other obstacles in the form of risk function. The results from numerical simulation are presented to validate the proposed estimation and path planning methods.     

用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题

分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。     

A newly bio-inspired path planning algorithm for autonomous obstacle avoidance of UAV

In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment.     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。     

Adaptive path planning for VTOL-UAVs

This describes the development of path planning algorithms of a small unmanned four-rotor helicopter. A powerful simulation environment of the whole UAV system - including the characteristics of the important ranging sensors for collision avoidance was developed. This is essential for developing, testing, and verifying of the algorithms. Different collision avoidance strategies for VTOL-UAVs are presented. Enhancements and miniaturization will offer more powerful sensor technologies regarding size, range, and power in the future. Very promising are improvements of sensor modules and new technologies like three-dimensional LASER range-finder, PMD sensors, RADAR range-rmnder, and stereo camera tracking system. Because of the general high level simulation tool introduced herein they can he easily validated and tested without the need and effort of a real hardware implementation. The results showed that adaptive path planning, including collision avoidance, is already applicable on-board small UAV vehicles. With the mentioned new sensor technologies and more calculation power, further improvements like advanced collision notice and global path planning on-board small UAVs are attainable.     

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。