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针对多机布阵航路规划问题,提出了一种新的策略。首先,建立了多机航路规划模型;然后,采用聚类分析的方法将浮标点分类,并给出了任务分配的原则,从而将多机航路规划问题转化为单机航路规划问题;最后,利用模拟退火算法分别求解,并在此基础之上采用平均路径长度的方法给出了优化算法。 相似文献
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智能优化算法在飞机总体设计中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是:模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。 相似文献
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研究了基于GPS载波相位测量载体姿态的技术 ,采用了精度高速度快的平均场退火算法(MFANN)。MEFANN是竞争性的Hopfield神经网络和随机模拟退火算法结合起来的一种算法 ,用来求解最优姿态确定问题。首先阐述了GPS载波相位姿态测量基本原理 ,接下来建立了姿态测量系统数学模型 ,应用MFANN算法来解算整周模糊度和方位角 ,最后给出了应用MFANN方法求解的实例 ,说明该方法是有效的 相似文献
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基于改进蚁群算法的无人机航路规划 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高无人机(UAV)的作战效率和生存概率,在执行任务之前必须设计出高效的无人机飞行航路.针对这一问题,采用了蚁群算法进行航路规划,并对蚁群算法进行了改进.提出了保留最优解、自适应状态转换规则和自适应信息激素更新规则,有效的提高了算法算收敛速度和解的性能.最后用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,该算法是一种有效的航路优化算法. 相似文献
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基于B样条曲线的无人机航路规划算法 总被引:16,自引:0,他引:16
提出了一种动态环境中无人机(UAV)航路规划与重规划算法。根据战场中各个已知威胁的位置建立可行点之间的有向图,用Dijkstra算法生成一条由若干直线段连接的参考航路,再利用B样条曲线具有C^2连续性、局部性、保凸性以及B样条曲线的曲率变化比较均匀的特点,对规划的参考航路进行修正和验证,使得规划航路对无人机安全可飞。当遇到突然出现的威胁时,可对航路进行局部重规划。 相似文献
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基于蚁群算法的无人机航路规划 总被引:10,自引:0,他引:10
为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率,在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路,保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题,对新近发展的蚁群算法进行了讨论,提出了适用于航路规划的优化方法,并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明,该方法是一种有效的航路规划方法。 相似文献
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基于流水避石原理的无人机三维航路规划方法 总被引:2,自引:1,他引:1
借鉴自然界流水避石现象,提出一种基于流体计算的无人机(UAV)三维(3D)航路规划方法.首先介绍了球心位于坐标原点时,球形障碍三维绕流问题的解析解.之后采用旋转平移矩阵与流线数据叠加方法生成了任意位置多障碍同时存在的三维流线.为验证解析解的有效性同时给出该方法基于数值模拟的计算过程,对适合无人机三维航路规划的流体模型和数值求解方法进行了分析,并给出了通过数值模拟求解航路的方法.最后,根据无人机机动约束对流线进行处理得到可飞航路,将航路长度、纵向和横侧向机动次数作为子目标函数对航路进行综合评价.仿真结果表明:解析法航路规划中,圆球障碍的地形建模简单计算量小,航路集中在由起点至终点的航路带间;数值法航路规划适合障碍分布复杂的地形,航路分布于规划空间中.这两种方法的航路平滑,能够满足无人机飞行约束,航路具有绕流意义的最优性,可以避免势场法的局部极小问题,并且可以提供多条备选航路. 相似文献
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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。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(9):199-209
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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划 总被引:7,自引:0,他引:7
无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。 相似文献