基于改进人工势场法的无人直升机三维航迹规划

针对民用直升机的复杂贴地环境,开展了预设障碍物环境结合无人直升机飞行性能包线约束的航迹规划研究。首先,基于障碍物建模方法设计了航迹规划算法,解决了传统人工势场法较难适用于三维环境下无人直升机航迹规划的诸多问题,提出了一种改进的人工势场算法并扩展至三维空间。然后,针对三维环境中的目标不可达问题,建立了一种基于相对距离判断的斥力势场函数方法;针对局部极小值问题,发展了一种基于无人直升机飞行性能约束的航迹点回溯法以逃离出局部极小值区域的方法。最后,通过仿真验证分析了该算法的有效性。仿真结果表明：改进的人工势场法能够有效克服传统人工势场法的不足,实现无人直升机在飞行性能包线约束下的三维航迹规划。     

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。     

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。     

基于约束人工势场法的弹载飞行器实时避障航迹规划

针对弹载飞行器飞行高度低、需实时避障的需求,提出了一种三维约束人工势场法用于弹载飞行器的实时避障航迹规划.该方法将人工势场法扩展到三维空间,增加了一个势场函数——高度调节势场函数,并将弹载飞行器的动力学约束条件引入人工势场法中.该方法继承了传统人工势场法计算速度快、占用内存少的优点,并能保证所规划航迹的可飞性.仿真结果显示约束人工势场法相比于传统人工势场法,具有以下优势:所规划的航迹更具有可飞性;可明显减弱在障碍物附近的抖动现象;可显著改善在狭窄通道中的摆动现象;不易陷入局部最小点.     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

基于改进A*算法的UUV冰下避障航迹规划算法

针对冰下避障航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的三维冰下避障航迹规划算法.不同于传统的A*航迹规划算法,该算法结合了人工势场航迹规划算法的思想,将水下地形碰撞约束、海冰碰撞约束以及UUV巡航高度约束重新编排.算法分析表明,该避障航迹规划算法能够有效增强UUV冰下避障能力与定深巡航高度控制能力.基于改进的A*冰下避障航迹规划算法,给出了上述约束的设计方法并进行了仿真验证.仿真结果表明,基于上述约束的航迹规划算法具有良好的避障能力、巡航高度控制能力以及航行距离控制能力.     

基于改进人工势场的无人机编队避障

针对无人机编队飞行过程中的障碍物规避问题,提出了基于改进人工势场的避障控制方法。定义了空域障碍物产生的斥力势场,并给出了无人机规避障碍物的速度场,与基于虚拟长机的队形保持控制方法相结合,使无人机能够在感知到障碍物时使用改进人工势场法避障,并在避障结束后对队形恢复过程进行优化,使无人机能够更迅速恢复原有队形。仿真结果表明,该方法能够有效规避障碍物。     

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。     

基于改进人工势场法的服务机器人路径规划

人工势场法是服务机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.针对传统人工势场法存在的目标不可达问题,通过在原来的斥力函数中加入一个调节因子的方法解决,同时采用遍历搜索法解决局部极小值问题,并引入安全距离以及改进调节因子以提高机器人路径规划过程中的安全性能.最后,利用Matlab软件将改进后的人工势场法应用于服务机器人路径规划并进行了仿真实验.仿真结果表明,基于改进人工势场法的服务机器人路径规划有效地解决了机器人不能到达目标点的问题.     

无人机航迹规划技术研究及发展趋势

通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

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。     

基于改进人工势场法的无人机避让航迹规划

随着无人机技术的不断发展，以及无人机应用领域的不断扩展，无人机与有人机在低空空域的融合运行是我国通用航空事业发展的必然趋势，而感知与规避技术是无人机与有人机间避免碰撞的重要保障。在对感知与规避技术进行详细阐述的基础上，对其关键技术问题之一的避让航迹规划进行了研究。首先，针对传统人工势场法的局部震荡问题提出了解决方案；其次，结合感知与规避实际背景，对威胁区模型进行了优化，并对无人机自身性能约束进行了建模；最后，对改进算法进行了仿真验证，阐明了其对无人机动力能源消耗、避让时间和任务执行效率等方面的影响。     

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。     

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。     

基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划

为了适应现代战争战场环境的复杂性,针对所建立的突发威胁模型,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法,对无人机进行动态航迹寻优,并通过MATLAB进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的方法能够根据实时出现的威胁状况进行动态航迹规划、评价和选优,同时满足实时性要求。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

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。     

一种基于一致性的四旋翼无人机编队避障方法

针对一致性方法无法实现四旋翼无人机编队避障的问题,在航迹规划空间中引入势场来避免编队无人机间和编队无人机与障碍物间发生碰撞。以一致性方法为基础引导四旋翼无人机形成期望队形,为提高算法的收敛速度并且避免四旋翼无人机之间发生碰撞,增加了目标点的引力场和无人机间的斥力场;为有效避开外部环境中的障碍物,增加了障碍物的斥力场,并且构建了四旋翼无人机编队避障控制协议。仿真结果表明,新构建的控制协议能够引导编队无人机有效避开障碍物,并且能够恢复预期编队队形。     

基于改进GPC的无人直升机动态路径规划

针对小型无人直升机航迹受到风场扰动和导航系统定位误差影响下的航迹最优规划问题,建立了风扰动和导航误差影响下的飞行航迹线性模型。基于混合整数规划思想,采用粒子滤波改进广义模型预测控制算法实时规划航迹,降低了导航定位误差造成的航迹估计偏差,提高了航迹估计精度。仿真结果表明,该算法能够生成三维可行航迹并躲避障碍物,且规划时间和无人机能耗较传统方法显著减少。     

无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。