无人机跟踪运动目标航迹规划算法

对无人机跟踪运动目标的原理进行了分析,设计了跟踪系统的动力学模型,提出了一种基于切线法的航迹规划算法。在动力学约束条件下实现了对无人机的航迹、速度、加速度等的最优控制,从而解决了无人机跟踪运动目标问题,并给出了算法的具体设计步骤。仿真结果表明,该算法能够快速、有效地为无人机规划出跟踪运动目标的最优航迹。     

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。     

战斗机航迹可飞性过载检验算法

生成满足战斗机过载约束条件的三维航迹以及对航迹进行可飞性过载检验是战斗机航迹规划的重要内容。利用B样条曲线拟合战斗机航迹并计算航迹曲率,给出了航迹可飞性过载判断准则以及相应的保证措施,即降低速度与调整导航点。通过对某型战斗机按拟合航迹飞行的需用过载进行仿真并对航迹可飞性进行过载约束检验,有效地验证了调整导航点位置的两条可用原则:防撞优先与规避优先。该算法对于实现战斗机三维航迹规划生成以及航迹可飞性过载检验具有一定的实用价值。     

无人飞行器航迹规划方法综述

首先从不同角度给出航迹规划的两种定义,把航迹规划问题拆分为规划空间、航迹表示、约束条件、目标函数、规划算法五个子问题,提出了适用于各类无人飞行器航迹规划问题分析求解的过程模型。对规划空间构造方法、目标函数、规划算法进行分类比较,并给出每种方法的优、缺点及适用范围,辅助规划人员针对具体需求快速明确规划思路并选择算法。最后指出了航迹规划未来面临的新问题、新挑战。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

飞行器多任务在线实时航迹规划

 针对不确定环境中的飞行器多任务航迹规划问题展开研究,提出了一种基于飞行路线图的两阶段航迹规划框架,航迹规划分成学习和查询两个阶段,环境信息和飞行器约束条件分阶段体现。在该框架下,通过采用一种混合多任务动态航迹规划方法,分别在稀疏路线图上实时搜索初始航迹和在精细路线图上启发式搜索后备航迹,能够在具有预先未知威胁、可变飞行任务的战场环境中实时生成三维航迹。     

混合动力复合翼应急迫降在线航迹规划与制导

针对混合动力复合翼飞行器巡航模式下空中停车后无动力应急迫降（VTOL）问题，提出在线航迹规划与制导方法。根据复合翼空中停车时初始位置/航向不确定散布，发展一套满足动力学约束、终端约束的三维航迹在线规划方法：利用几何规划方法快速生成扩展Dubins二维航迹，再根据下滑性能约束进行三维扩展。针对低速无动力下滑航迹跟踪更易受风干扰以及三维航线分段连接处曲率不连续的特性，发展一种基于非线性模型预测控制的三维制导算法。将纵横解耦的制导律嵌入到预测模型框架内，跟踪误差、外界风扰动、航迹曲率不连续等非线性因素则通过系统输出建立目标约束，其后利用滚动优化实时求解制导指令。最后对航迹在线规划方法与三维制导律的适用性进行仿真分析与验证，结果表明所提出的航迹规划方法适用于不确定初始位置/航向散布的应急迫降在线规划，所提的制导算法具备抵抗风扰、提高三维制导精度的能力。     

巡航导弹末段飞行约束分析与建模研究

详细分析了巡航导弹末段飞行环境约束、飞行性能约束和作战任务约束，给出了障碍和威胁的处理方法，建立了约束条件对导弹飞行影响的数学模型。仿真实例表明：该算法能够找出满足各种约束条件的所有可行航迹。     

基于改进RRT算法的巡飞弹快速航迹规划方法

针对巡飞弹在复杂战场环境条件下对航迹规划算法的快速性要求,基于快速扩展随机树(RRT)方法提出了一种快速高效且满足巡飞弹性能指标约束的工程化航迹规划算法。该算法在基本RRT算法框架下,借鉴稀疏A~*算法思想,改进了树节点扩展方式,引入了转弯半径、转弯角以及总航程等约束条件,设计了冗余节点裁剪方法,有效减少了规划空间内采样点密度、运算时间和航迹点个数,降低了巡飞弹转弯频率,并缩短了航程。最后,将规划航迹引入某型巡飞弹六自由度飞行动力学模型并进行了半实物仿真实验。仿真结果表明,改进RRT算法合理可行,易于工程实现,可用于巡飞弹快速航迹规划。     

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SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法

为解决起飞一发失效应急程序（EOSID）手动设计的不足,提出一种基于SRTM数据的稀疏A*搜索（SAS）算法的EOSID路径规划方法。首先采用航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）的网格地形数据,结合起飞一发失效相关规章,考虑爬升梯度与保护区限制确定可行搜索空间;然后基于可行搜索空间运用稀疏A*搜索算法搜索应急离场路径,在传统A*算法寻找扩展节点时加入起飞性能约束条件,同时利用地形高程数据进行地形和威胁回避,生成一条三维应急离场航迹;最后利用三次样条曲线对规划的应急离场航迹进行平滑处理。实验结果表明该方法能自动搜索出有效的EOSID三维航迹。     

基于区间灰数的分布式多目标航迹关联算法

 研究了存在系统误差条件下分布式多目标航迹关联问题,以异地配置的2D组网雷达为背景,分析了时变系统误差对雷达上报航迹的影响,将误差影响下的目标定位看做一种认知不确定性,并给出两种用区间灰数描述这一不确定性的方法。由此提出了一种航迹关联算法,该算法以区间相离度作为衡量航迹间差异信息的测度,建立灰色关联分析模型,并根据灰关联度排序给出航迹关联对。通过对算法的约束条件进行深层次分析,给出了使用算法的先决条件。在常见系统误差环境下的蒙特卡罗仿真结果表明,算法具有良好的抗差性能和较广泛的适用性。     

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.     

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。     

基于数字地图预处理的低空突防航迹规划

为保证飞行器能够实现所规划的航迹,研究了将地形及飞行器性能等信息融合构造虚拟地形表面的数字地图预处理方法,包括数据插值具体步骤和地形平滑处理方法。通过设计综合地形跟随、地形回避、威胁回避(TF/TA2)的目标函数,对最小威胁曲面进行转化,提高了实时航迹规划的速度,采用微分进化(DE)优化算法,实现了三维TF/TA2最优实时航迹规划。仿真结果表明,此地图预处理和实时航迹规划算法是有效可行的。     

基于Hybrid State A* 与增强安全管道的直升机低空航迹规划

直升机低空突防已逐渐成为现代空战察打任务的核心,而低空航迹规划算法是实现该技术的关键。 尽管现有的航迹规划算法已经被应用于实际低空突防任务,但基于“前端- 后端”式的传统航迹规划算法依然 存在规划航迹机动执行性差与复杂动态场景下易碰撞的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于Hybrid State A* 与增强安全管道的改进算法。首先,基于Hybrid State A* 算法的联合轨迹优化,可以在状态空间中完成兼 顾直升机机动特性的初始航迹高效搜索,有效保证直升机航迹的可达性。其次,基于初始航迹膨胀的增强安全 管道,将后端航迹优化参数限制在安全的可行域内,进而有效提升复杂动态场景下规划航迹的安全性。在实验 环节,本研究结合ROS 机器人仿真环境与Rviz 数据可视化工具完成仿真验证,通过算法间的综合对比实验, 论证了本研究所提算法对规划的航迹机动性与安全性有明显的提升。     

无人机航迹规划算法

无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。     

用于无人机三维航迹规划改进连接型快速扩展随机树算法

无人机的广泛应用,使得航迹规划成为研究的热点。很多算法由于模型简单或规划方法低效,难以有效应用于复杂条件下的航迹规划问题,从而提出一种求解该问题的改进连接型双向快速扩展随机树(RRTConnect)算法。首先,建立无人机航迹规划问题的数学模型;然后,采用RRT-Connect算法求解上述模型时,提出六种生成随机节点的改进策略;最后,将改进的RRT-Connect算法应用于有雷暴威胁的无人机三维航迹规划问题,并与已有的RRT算法和RRT-Connect算法进行对比。结果表明:采用本文提出的方法能够高效的生成可行的无人机航迹。