基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

基于凸优化的再入轨迹三维剖面规划方法

可重复使用飞行器一般采用大升阻比气动外形，再入轨迹三维剖面规划方法可充分发挥这类飞行器固有的机动能力。计算量大是制约三维剖面规划应用的难题，为提高计算效率，提出了一种基于凸优化的再入轨迹三维剖面规划方法。首先，分析运动方程特性，利用定义新的控制变量、约束松弛、连续线性化等技术，将原始非凸的三维剖面规划问题转化为一个凸优化问题。其次，将指令反解步骤嵌入至序列凸化算法中，通过迭代求解凸优化子问题，获得原问题的可行解。数值仿真结果表明所提方法具有较高的求解精度和确定的收敛性质，飞行器的机动能力得到充分发挥；与伪谱法的结果对比表明凸优化方法在轨迹规划问题上具有更高的求解效率。     

再入滑翔式飞行器轨迹快速优化

为了满足再入滑翔飞行器轨迹实时生成的要求,提出了一种轨迹快速优化方法.在模型处理方面,根据再入飞行器运动的特点,对再入轨迹方程进行了合理的简化处理和无量纲化处理,使其更适合数值优化算法求解;在算法方面,采用乘子法对再入终端约束进行处理,然后采用共轭梯度法求解最优的再入轨迹.仿真结果表明,这样处理只需10s左右的时间便能产生一条满足约束条件的再入优化轨迹,验证了模型     

基于解析剖面的时间协同再入制导

针对高超声速滑翔飞行器再入段时间协同制导问题，提出一种基于高度-速度剖面的预测校正协同制导律。首先在高度-速度剖面内设计了参考轨迹，利用两个轨迹参数在线预测剩余飞行航程和时间；通过数值算法校正两个轨迹参数以满足航程和时间约束并求取实际控制量，结合侧向航向角走廊实现了单飞行器的时间约束再入制导。在此基础上分析了飞行器的时间可调范围，针对多飞行器协同再入任务设计了协同飞行时间和协同策略，实现了时间协同再入飞行。该策略考虑到再入过程中的通讯困难，避免了弹间通讯，且充分利用了飞行器纵向动力学，时间可控范围较大，更加适用于实际的再入过程。仿真结果说明了时间约束再入制导律对时间的可控性和协同策略的有效性。     

基于HP-RPM的高超声速滑翔飞行器轨迹优化

针对含有航路点、禁飞区约束的再入突防轨迹优化问题,提出了基于HP自适应Radau伪谱法(HP-RPM)的分段轨迹优化策略,给出了在含有热流密度、过载、动压、航路点和禁飞区等约束条件下的再入轨迹优化模型;利用HP-RPM对含有再入的最优控制问题进行离散化,将其转为非线性规划问题,并根据航路点所在的位置,对再入轨迹进行分段,以再入滑翔飞行的时间最短为仿真目标函数进行仿真计算。仿真结果表明,此方法可以生成一条满足多种约束条件的高精度优化轨迹,并且用时较短。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

基于GPM的高超声速飞行器再入轨迹优化

为保证高超声速飞行器具有最大再入距离,应用高斯伪谱方法求取了存在路径约束及终端约束的飞行器最优再入轨迹。首先选取迎角及倾斜角作为最优控制量,并分析再入轨迹的最优控制模型;然后应用高斯伪谱方法将最优控制问题离散成非线性规划问题,并采用SNOPT软件包对非线性问题进行求解,得到最优轨迹。通过仿真证明了该方法求得的最优轨迹对初始值不敏感,且具有良好的实时性。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

三维高超声速飞行器再入轨迹快速优化

高超声速再入轨迹优化问题是一类复杂的最优控制问题。采用高斯伪谱法(GPM)将再入轨迹优化问题转化为非线性规划问题(NLP),对NLP进行归一化处理后,采用SNOPT软件包求解。根据协态变量映射规则计算出协态变量,得出哈密尔顿函数沿最优控制的变化过程。算例中,GPM耗时约7 s即可生成一条严格满足各种约束的三维最优再入轨迹,耗时远少于相关文献,并且优化精度高,满足一阶最优性必要条件。     

特征趋势分区Gauss伪谱法解再入轨迹规划问题

针对强约束下的滑翔再入轨迹规划问题,采用基于特征趋势分区的Gauss伪谱法将连续最优问题转换为多个并行非线性规划问题并对其进行求解。针对传统拟谱方法在处理状态受限时,非平滑最优控制解难以收敛的问题,引入Sobolev空间证明了分区并行的收敛性和一致性。基于Letts准则提出了非连续特征趋势提取方法,通过分析离散点配置导数进行了可变分区的迭代设定,并结合导数变化趋势给出了各分区的动态配点数。利用不同阶次的多项式进行精度逼近,保证了在考虑多项强约束条件下弹道规划的可行解获取。结合状态分区的策略进行离线状态的分解,提高了计算效率。最终针对典型的再入应用进行了轨迹规划应用。仿真结果表明,所提出的方法可有效应对多种约束条件,能够根据飞行器的气动能力规划出可行的轨迹,过程条件满足约束,且可适应气动力20%的拉偏范围。     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法

针对扰动环境下火星精确着陆动力下降段自主轨迹规划问题,在终端时间自由条件下,研究了基于序列凸优化方法的自主轨迹规划方法。首先,在终端自由情况下,建立初始状态无扰动轨迹预规划问题。其次,结合鲁棒Tube-MPC思想,针对线性反馈控制律,建立扰动环境下着陆轨迹重规划问题,分析重规划问题的可行性,给出了预规划问题可行的必要性条件,为控制参数的选取提供参考,提出扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划框架。然后,针对终端自由问题,将飞行时域映射到单位时间,建立序列凸优化子问题,对子问题进行线性近似,使用序列凸优化方法进行求解并分析了收敛解的最优性。最后,进行数值仿真,验证扰动环境下火星精确着陆自主轨迹规划方法的有效性。     

基于高斯伪谱法的吸气式高超声速飞行器爬升弹道优化研究

吸气式高超声速飞行器爬升弹道设计是其总体设计的一个重要问题。这里提出一种基于高斯伪谱法的弹道优化方法,用于解决该问题。以末端弹道倾角为性能指标,飞行攻角为设计变量,建立了飞行器纵平面弹道优化模型。通过高斯伪谱法对状态变量和控制变量进行离散,将最优控制问题转化为非线性规划问题,再利用序列二次规划算法对其进一步求解。仿真结果表明,该方法收敛域大,对初值不敏感,设计精度高,是吸气式高超声速飞行器方案弹道优化的重要方法。     

基于Gauss伪谱法的UCAV对地攻击武器投放轨迹规划

研究无人作战飞机(UCAV)在对地攻击阶段的武器投放轨迹规划问题.针对传统方法在处理复杂的飞行器运动学、动力学约束上存在的困难,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的求解策略.首先,为了最大程度地逼近实际飞行环境,对UCAV的气动力特性、发动机推力特性、油耗特性及大气环境特性进行了高精度拟合,并充分考虑了飞行器各种...