基于Voronoi图和蚁群算法的无人机航迹规划

为提高无人机任务环境模拟的真实性,利用改进后的Voronoi图对任务环境进行建模。同时,为了更快地生成一条满足任务需求的最优飞行航迹,提高航迹规划的实战性和高效性,分析了蚁群航迹规划算法的运行原理,以及算法运行机制对算法性能的影响,提出了算法的改进原则,并在此基础上给出了新的信息素更新方式和新的启发式。利用改进后的蚁群算法,在改进型Voronoi图上进行了无人机航迹规划。计算机仿真结果表明,改进后的蚁群航迹规划算法与传统的蚁群航迹规划算法相比,运行时间更短,收敛速度更快,且得到最优航迹的概率更高,验证了算法改进原则的有效性。     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

改进型蚁群算法的全局路径规划仿真研究

针对传统蚁群算法收敛较慢的问题,提出了一种在复杂环境下全局路径规划的改进型蚁群算法。利用链接图法建立了路径规划的空间模型;借鉴狼群分配原则对信息素进行更新;在缩小搜索区域,提高搜索效率的过程中,引入了启发式概率公式和启发函数;通过参数自适应调整策略,进一步对最优解进行了优化。将基于Dijkstra算法的初始路径规划和改进后蚁群算法的规划结果进行了仿真对比,结果表明,改进后蚁群算法的全局优化性能较好,具有一定的有效性和可行性。     

基于改进蚁群算法的无人机航路规划

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.     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

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。     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

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。     

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。     

基于改进ARA*算法的无人机在线航迹规划

针对无人机三维在线航迹规划对算法速率、航迹最优性的需求,提出了基于改进ARA^*算法的无人机在线航迹规划方法。首先,建立无人机三维航迹规划的数学模型;然后,提出了节点空间约简策略、局部启发项策略以提高算法收敛速率,并针对复杂规划环境提出了启发因子自适应递减策略。仿真结果表明,所提算法能够快速、稳定地生成首条可行航迹,并在剩余时间内不断提高航迹质量,可应用于不同类型的在线规划任务,动态地适应规划时间与航迹最优性的要求。     

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。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

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。