基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

基于Hybrid State A* 与增强安全管道的直升机低空航迹规划

直升机低空突防已逐渐成为现代空战察打任务的核心,而低空航迹规划算法是实现该技术的关键。 尽管现有的航迹规划算法已经被应用于实际低空突防任务,但基于“前端- 后端”式的传统航迹规划算法依然 存在规划航迹机动执行性差与复杂动态场景下易碰撞的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于Hybrid State A* 与增强安全管道的改进算法。首先,基于Hybrid State A* 算法的联合轨迹优化,可以在状态空间中完成兼 顾直升机机动特性的初始航迹高效搜索,有效保证直升机航迹的可达性。其次,基于初始航迹膨胀的增强安全 管道,将后端航迹优化参数限制在安全的可行域内,进而有效提升复杂动态场景下规划航迹的安全性。在实验 环节,本研究结合ROS 机器人仿真环境与Rviz 数据可视化工具完成仿真验证,通过算法间的综合对比实验, 论证了本研究所提算法对规划的航迹机动性与安全性有明显的提升。     

基于改进A*算法的无人机航迹规划

借鉴A*算法思想,提出了一种改进A*算法的无人机航迹规划方法.针对在传统A*算法中将规划区域栅格化、只能在特定方向按照特定步长扩展节点的不足,采用圆形节点扩展方法,可以实现变方向和变步长扩展节点.通过仿真进行了验证,结果表明改进的航迹规划方法可以绕过威胁,安全到达目标点.     

基于改进RRT算法的巡飞弹快速航迹规划方法

针对巡飞弹在复杂战场环境条件下对航迹规划算法的快速性要求,基于快速扩展随机树(RRT)方法提出了一种快速高效且满足巡飞弹性能指标约束的工程化航迹规划算法。该算法在基本RRT算法框架下,借鉴稀疏A~*算法思想,改进了树节点扩展方式,引入了转弯半径、转弯角以及总航程等约束条件,设计了冗余节点裁剪方法,有效减少了规划空间内采样点密度、运算时间和航迹点个数,降低了巡飞弹转弯频率,并缩短了航程。最后,将规划航迹引入某型巡飞弹六自由度飞行动力学模型并进行了半实物仿真实验。仿真结果表明,改进RRT算法合理可行,易于工程实现,可用于巡飞弹快速航迹规划。     

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

一种改进的快速航路规划方法

通过改进启发式A*算法流程及数据结构,结合航迹规划多约束条件的实际,提出了一种快速可行的航迹规划方法.该方法考虑了飞机机动性能约束和终端进人方向角约束,建立专家知识库,缩小了搜索空间.将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,采用嵌套二叉树管理OPEN表和CLOSED表,提高了算法的搜索和执行效率.最后提出循环插...     

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。     

改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。     

威胁联网下无人作战飞机突防作战航迹规划

以复杂战场环境下无人作战飞机(UCAV)的自主突防作战为研究背景,以防空单元为威胁建立威胁联网模型,针对威胁联网的指挥控制组织结构和信息交互关系的特点,建立了一种威胁联网的信息交互数学模型,并且通过网络模拟器NS-2(Network Simulator Version 2)仿真验证了该数学模型的合理性与适用性,同时基于此提出了一种UCAV威胁代价评估模型;然后,结合UCAV动力学约束与制导武器攻击区约束,给出一种基于改进稀疏A*算法的自主突防与攻击航迹规划算法。仿真结果表明,该算法能够快速获得UCAV突防作战航迹,且由于采用了动态的威胁评估方法,对突发威胁有较好的适用性。     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

基于状态改变的机器人路径规划算法

为了解决目前机器人路径规划中时效性低、避障解算量大的问题,借鉴直流电路中理想电感元件两端电压能够从感抗状态恢复到稳定状态的现象,提出了一种利用机器人状态检测量对机器人状态实时检测,从而实现避障的机器人路径规划算法.首先对绕行单个固定障碍物的机器人进行深入分析,然后采用状态叠加的方法,生成任意位置多障碍物同时存在的避障路径.同时对斥力系数进行改进,以确保机器人能够有效到达目标点.为了验证算法在多障碍物环境下的路径规划能力,进行了数值仿真模拟实验.仿真结果表明,使用该算法规划机器人路径时,能够在避免局部极小值点和目标不可达问题的前提下,在较短时间内规划出机器人由起始点到目标点的路径.     

考虑UAV性能约束的变速度自主避障算法研究

动态不确定环境下,为有效地提升UAV执行任务的安全性和可靠性,在UAV自主避障过程中考虑了自身的性能约束条件.在速度障碍圆弧法的基础上,考虑UAV的法向和纵向加速度约束范围,研究了速度障碍圆弧随速度矢量变化的规律,提出了一种考虑UAV性能约束的变速度自主避障算法.该算法在考虑自身性能约束条件下,为实现UAV对威胁障碍的避碰提供了更大的避碰裕度.最后,对考虑UAV性能约束的变速度自主避障算法进行了验证,仿真结果证明了算法的有效性和可行性.     

基于SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法

为解决起飞一发失效应急程序（EOSID）手动设计的不足,提出一种基于SRTM数据的稀疏A*搜索（SAS）算法的EOSID路径规划方法。首先采用航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）的网格地形数据,结合起飞一发失效相关规章,考虑爬升梯度与保护区限制确定可行搜索空间;然后基于可行搜索空间运用稀疏A*搜索算法搜索应急离场路径,在传统A*算法寻找扩展节点时加入起飞性能约束条件,同时利用地形高程数据进行地形和威胁回避,生成一条三维应急离场航迹;最后利用三次样条曲线对规划的应急离场航迹进行平滑处理。实验结果表明该方法能自动搜索出有效的EOSID三维航迹。     

无人艇航行规则及运动学约束下的改进RRT轨迹规划方法

现有的RRT算法没有考虑无人艇的运动特性,难以解决无人艇轨迹规划问题,也没有基于无人艇航行规则来考虑无人艇的动态避碰。针对上述问题,在无人艇航行规则及运动学约束下,提出了改进的双层RRT动态轨迹规划方法。在第一层框架中,改进了探索点及步长选择策略,并结合国际海上避碰规则公约与最短会遇时间建立最优位置窗口来构造四向扩展随机树,从而可以在考虑海事规则的前提下快速搜索出联通路径。在第二层框架中,考虑到无人艇的运动学约束,将上一层的联通路径点作为分段启发点,然后结合速度运动模型来限制无人艇的拐角与转弯半径,并基于速度运动模型得到的弧长计算出每一个节点的代价值,最终在动态障碍物环境中得到一条可行平滑轨迹。仿真与实船实验均验证了该改进算法的有效性,实验表明该改进算法可以有效地解决传统RRT算法离障碍物过近、路径不平滑、不符合无人艇运动学与无人艇航行规则等问题。其中,轨迹转折数目为0,与障碍物最近距离是传统RRT算法的两倍以上,最大转折角度指标远好于传统RRT算法。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

Three-dimensional path planning for unmanned aerial vehicle based on interfered fluid dynamical system

This paper proposes a method for planning the three-dimensional path for low-flying unmanned aerial vehicle(UAV) in complex terrain based on interfered fluid dynamical system(IFDS) and the theory of obstacle avoidance by the flowing stream. With no requirement of solutions to fluid equations under complex boundary conditions, the proposed method is suitable for situations with complex terrain and different shapes of obstacles. Firstly, by transforming the mountains, radar and anti-aircraft fire in complex terrain into cylindrical, conical, spherical, parallelepiped obstacles and their combinations, the 3D low-flying path planning problem is turned into solving streamlines for obstacle avoidance by fluid flow. Secondly, on the basis of a unified mathematical expression of typical obstacle shapes including sphere, cylinder, cone and parallelepiped, the modulation matrix for interfered fluid dynamical system is constructed and 3D streamlines around a single obstacle are obtained. Solutions to streamlines with multiple obstacles are then derived using weighted average of the velocity field. Thirdly, extra control force method and virtual obstacle method are proposed to deal with the stagnation point and the case of obstacles’ overlapping respectively. Finally, taking path length and flight height as sub-goals, genetic algorithm(GA) is used to obtain optimal 3D path under the maneuverability constraints of the UAV. Simulation results show that the environmental modeling is simple and the path is smooth and suitable for UAV. Theoretical proof is also presented to show that the proposed method has no effect on the characteristics of fluid avoiding obstacles.