基于A~*蚁群算法的无人机航路规划

针对低空密集复杂环境,在构建环境模型及无人机模型的基础上,提出了一种综合运用A~*算法与蚁群算法的智能航路规划方法。其中A~*算法用于全局航路规划,蚁群算法用于局部路径重规划,利用A~*算法的导向性克服蚁群算法收敛速度慢的缺点,能够使无人机快速到达目标点。仿真结果表明,A~*蚁群算法不仅可以全局引导蚁群算法快速收敛,使无人机快速飞向目标点,同时也可以在局部环境中规避障碍,保证无人机的飞行安全。     

基于模糊虚拟力的无人机航路规划方法(英文)

给出一种新颖的模糊虚拟力(FVF)方法用于复杂环境下的无人机航路规划问题。首先,利用混杂系统理论对基于虚拟力的规划方法进行完整的数学建模,给出对应的最优求解方法。采取定步长法迭代来降低计算代价并对规划的可达性条件进行了证明,用贝叶斯网络和模糊逻辑推理自适应地设置合理的规划参数,以应对战场态势的变化,提出威胁合并法解决虚拟力法的局部极小问题。仿真验证表明FVF的可行性和实用性。将FVF与A*算法进行比较,结果表明FVF能够满足无人机在线航路规划的实时性需求。     

无人机航路规划的研究

无人机的航路规划要求满足威胁回避和可飞性。采用分层的思想，基于Voronoi图产生初始航路，利用三次样条插值法平滑航路点产生无人机可飞航路，同时利用飞行过程中的信息来更新航路进行重规划。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于改进向量场直方图算法的无人机动态避障策略

目前传统向量场直方图(VFH)算法存在易陷入局部陷阱的缺陷，本文提出了基于陷阱检测机制与动态阈值更新策略的改进VFH算法，更加符合局部未知环境下无人机路径规划的要求，并针对复杂未知场景中无人机避障问题，提出了基于A^*算法和改进VFH算法的避障算法。首先，无人机根据全局已知障碍物信息，基于A^*算法构建目标航路点；其次，在目标航路点不可达的情况下，无人机根据运动状态与激光雷达探测到的地形信息，基于改进向量场直方图算法进行局部规划。在局部规划中，针对传统VFH算法存在的缺陷进行了改进：针对传统VFH算法的无记忆性导致在一些特殊场景中易陷入局部陷阱，本文提出陷阱检测机制的VFH算法，动态选择历史信息增强向量场直方图算法的记忆性，无人机可自主检测陷阱并及时跳出；针对向量场直方图算法的阈值敏感性问题，设计了动态阈值更新策略，使得无人机能够在复杂或稀疏的障碍物环境中，动态平衡避障安全性和抵达目标的时效性。最后，通过对比仿真验证了算法的有效性，为传统VFH算法易陷入局部陷阱的缺陷提供了一种解决方法。     

基于B样条曲线的无人机航路规划算法

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。     

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。     

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。     

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。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

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。     

雷达威胁环境下的无人机三维航迹规划

提出了一种雷达威胁环境下应用A*算法进行低空突防三维航迹规划的方法。首先对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人机机动性能要求的安全飞行曲面,并结合雷达威胁量化模型,计算出地形遮蔽雷达盲区的范围,最后在满足地形遮蔽雷达盲区的安全飞行曲面上运用A*算法规划出三维飞行航迹。仿真结果显示,该算法能简单、快速地获得三维最优航迹,易于工程实现。     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。     

多架无人机的协同攻击航路规划

针对多架无人机协同攻击同一目标问题,提出了一种航路规划方法.首先根据已知的导弹、雷达等威胁的位置,通过Voronoi图建立初始进入航路,并利用B样条曲线修正初始航路产生无人机可飞航路,然后对多架无人机的航路进行协同修正以满足协同攻击要求.最后对无人机的退出航路规划进行了研究分析,并结合具体问题进行了仿真检验.     

无人机航路规划技术研究进展

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.     

海上无人机多机协同巡检航迹规划方法

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。     

基于目标分配的无人机航路规划

在航路规划中．如果存在多个目标点，优化问题就会变得复杂化。因此，在多目标点存在的情况下，航路优化问题应充分考虑目标的有关因素及空域状况，对目标和航路进行优化选择以取得某种效益。针对这一问题，提出了目标选择及航路规化的优化模型．并提出了一种改进的A*算法——大规模平行扩展A*算法对这一问题进行求解。在此基础上，针对无人机的水平飞行航路进行了规化。结果表明，通过该方法可以有效地解决多目标点存在时的航路规划问题。     

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。     

应召反潜时无人机监听航路的规划

浮标阵是航空反潜模式下应召搜潜时常用的一种反潜手段。在假设浮标阵已被布设完毕并且由无人机对其进行实时监听的前提下,文章重点研究了无人机监听航线的规划问题。首先,研究了浮标阵的布设及其特点,分析了无人机航路的代价问题;接着,根据浮标阵的特点规划出了无人机监听方形浮标阵的监听航路飞行方案,并对所规划航路的技术指标进行了分析和研究;最后,对无人机的监听航路进行了计算,计算结果表明文中所规划的方案是可行的,这为无人机监听浮标阵的实际应用提供了参考。     

基于流水避石原理的无人机三维航路规划方法

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.     

突发威胁下的无人机航迹规划算法

针对无人机在执行任务过程中遭遇突发威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于动态规划的无人机实时航迹规划算法。采用切线法将问题转化为多阶段决策问题,通过动态规划法求出了问题的最优解,并通过航迹切换策略对生成的航迹进行了平滑处理。通过MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该方法生成的航迹平滑、可飞,实现了无人机对突发威胁的合理规避,且满足无人机的机动性能及动力学限制,可直接应用于工程实践。