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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

基于无源性与势场法的四旋翼避障与位置控制

针对四旋翼无人机位置控制与障碍避让问题，提出了一种无源控制理论和人工势场法相结合的控制策略。将整个控制系统分解为外环位置控制器和内环姿态控制器两部分。在外环控制器设计中，采用级联系统的无源性理论，并通过选取适当的势场函数作为存储函数，解决定点跟踪过程中的避障问题。在内环控制器设计中，采用四元数描述姿态动力学方程，并基于Lyapunov函数设计内环控制律。在此基础上，进一步构造无源位置子系统和姿态子系统的互联结构，保证了整个闭环系统的稳定性。最后，通过仿真结果验证了所提出控制策略的有效性与控制性能。     

基于改进人工势场法的多机改航路径规划

恶劣天气是航空运输中造成航班延误的主要因素,实施改航策略是减少延误的一种有效方法,多航空器路径规划是改航策略的关键环节.针对恶劣天气造成大量航班延误情况,提出了采用人工势场法进行多机改航路径规划.根据航空器所受引力和斥力建立了传统人工势场模型,为解决在改航期间航空器受力出现局部最小值的问题,在航空器之间、航空器与恶劣天气之间引入不同的旋转控制力.仿真结果表明,改进的人工势场法规划的路径更短、更平滑,没有大角度转弯和反复振荡的情况,且计算效率提高了33％.     

基于势函数的护卫队形控制

利用Multi—agent理论研究一类位置一速度模型的护卫队形控制问题。研究的问题中同时考虑队形实现和过程避碰两个因素,基于势函数方法给出了控制器设计．在设计的控制器作用下,编队中的护卫者能按指定队形护卫被护卫者,并保证在运动过程中编队成员间不发生碰撞。     

基于椭圆空腔虚拟势场的航天器集群控制方法

航天器集群由多个航天器在空间轨道上近距离飞行,进行信息交换,并相互协同共同完成空间任务。航天器集群作为智能集群在空间领域的表现形式,是智能集群的重要组成部分。当前,许多空间科学研究机构提出了多个航天器集群的研究计划,如 ANTS计划、APIES计划等。文章以在小行星带探测航天器集群为研究对象,提出了航天器集群的自组织控制方法,利用虚拟势场力使得与这个参考航天器构成最大距离可控的空间构型,从而保 证了航天器集群中的所有航天器共同构成松散空间构型。     

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。     

轴流压气机静子叶片非定常表面压力试验

对一台单级轴流压气机静子叶片非定常表面压力进行了测量.叶片非定常表面压力分析表明:失速前,叶片非定常表面压力的主要影响因素为相邻叶排叶片的尾迹和势扰动,叶片非定常表面压力及气动力波动的幅值大小取决于压气机的总压升,主导频率为叶片通过频率及其倍频(主要为2倍频和3倍频),其频率是转子转动频率的整数倍;失速后,叶片非定常表面压力的主要影响因素转变为旋转失速团,主导频率为失速团频率,其频率小于转子转动频率.      

基于动态人工势场法的多机改航路径规划研究

在危险天气条件下,需要研究航班改航路径规划的问题。对传统人工势场法中的斥力势函数进行修正,将目标点与障碍物的距离以及航空器与受限区的运动速度考虑在内,建立了动态人工势场法的多机改航路径规划模型。模型解决了障碍物附近目标不可达问题,并且适应动态运行环境。算例验证了模型的有效性和可行性。