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蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。 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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无人机航路规划技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望. 相似文献
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基于agent的作战建模与仿真是无人机集群侦察效能评估的重要方法,但以往方法中agent行为机制 和模型结构难以描述复杂任务场景下的自组织侦察行为。以反海盗侦察任务为例,提出一种面向集群自组织 侦察的作战建模与仿真方法。设计多agent分层复合行为机制和可组合模块化agent模型结构,通过简单行为 的组合描述复杂行为;通过信息素图模块与航路管理模块的交互,实现自组织航路规划与飞行控制;并通过仿 真算例,来验证方法的可行性,对比分析不同航路规划方法的侦察效能。结果表明:自组织航路规划对中断航 路侦察的动态事件的适应性更强;对于大区域、长时间、低目标密度的区域覆盖侦察任务,仅通过改进航路规划 方法来降低访问间隔难以显著提高目标发现概率。 相似文献
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对无人机航路与传感器联合控制优化算法基本原理及研究情况进行了初步分析,主要利用交叉熵、粒子群优化、模型预测控制等三种方法构建了针对无人机航路与传感器联合控制优化问题的求解算法,力图为解决该问题提供一些新的方法或思路。 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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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. 相似文献
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一种凸多边形区域的无人机覆盖航迹规划算法 总被引:8,自引:1,他引:7
覆盖航迹规划技术对于提高无人机的侦察能力和目标搜索能力具有重要的意义。首先从能量、路程、时间角度,理论上证明了转弯过程比直线平飞过程的效率低。其次给出了凸多边形跨度和宽度的定义,并把凸多边形区域的覆盖航迹规划问题转化为求凸多边形宽度的问题。最后证明了凸多边形区域的宽度只可能出现于“点边式”跨度之中,并给出了一种高效的“点边式”宽度算法。无人机只需要沿着宽度出现时的支撑平线方向飞行,即可以取得最少的转弯次数。通过仿真分析,证明了所提出的算法能够有效解决无人机在凸多边形区域中的覆盖航迹规划问题。 相似文献
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针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 相似文献
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随着无人机技术应用的不断深入,如何提高无人机编队的协同能力及在复杂动态环境的自适应性,已成为“集群智能”的 1个重要研究方向。文章对海上无人机多机协同航迹规划整体流程进行了分析,分别阐释了静态和动态场景下的多机协同规划方法。静态场景下主要采用分支定界法建立静态问题模型,为每架无人机划分作业区域、生成作业路径,使得整个巡检作业的航迹长度代价与作业时间代价最小;动态场景下主要针对气象变化、连续跟监、海域变化 3种突发场景,侧重于协同决策和路径规划设计对应的目标函数,采用启发式算法为整个巡检作业进行自适应航迹规划,以确保安全性和效率性。实验结果显示,无人机协同路径规划能够根据环境变化和任务需求动态调整多无人机的巡检路径,快速给出不同突发情况下的最佳动态调整方案,以应对复杂的海上环境并动态规避障碍物。 相似文献