多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。     

多无人机协同路径规划研究综述

多无人机协同路径规划是多无人机协同控制的重要研究内容之一。首先介绍了多无人机协同路径规划的问题描述、数学模型和求解框架,然后总结出在路径规划中常见的几类环境表示方法,最后分别介绍了在多无人机协同路径规划中用到的几类路径规划算法。此外还提出了多无人机协同路径规划应关注的几个问题及可能的发展方向。     

多无人机协同覆盖路径规划

多无人机协同覆盖路径规划(CPP)由于其并行性和容错能力,对于提高无人机完成侦察、监视、搜索等任务的效率具有重要意义。提出了一种基于无人机任务性能评价和任务区域划分的多无人机协同CPP算法。定量分析了无人机执行覆盖任务的能力,根据无人机及携带成像传感器的性能给出了计算无人机任务性能指数的数学公式;提出了一种基于任务性能和子区域宽度的任务区域划分算法,使无人机的总转弯次数达到最少。仿真结果表明,所提出的CPP算法能够规划出全局最优的多无人机协同覆盖路径。     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

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.     

异构MAS结构下的空天资源多阶段协同任务规划方法

利用空天资源的互补优势进行协同观测是对地观测领域的新趋势.为提高对地观测效益和多阶段观测任务的完成度,分析了空天资源协同观测任务规划问题中的观测资源异构性和多阶段观测任务分解方式的多样性.针对卫星和无人机的任务规划模型不一致的特点,建立了异构多智能体系统(MAS)多阶段协同任务规划模型,根据模型特点将问题求解分解为两个协商过程,并分别提出了基于市场模型的异构MAS多阶段协同任务规划算法和基于自适应“超级步”的资源Agent协同任务规划算法.最后,研究了该方法在空天资源联合观测中的应用情况,实验及分析结果表明该方法能够有效解决空天资源对地观测协同任务规划问题.     

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。     

基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配

无人机集群由于其强大的信息共享与行为协作等优势,在军事、民用及科研等领域发挥了重要作用.然而无人机集群在执行大规模任务时,任务的时间约束、时序关系以及性能要求都对集群任务的协同规划与分配提出了巨大的挑战.针对多无人机协同飞行约束下的任务分配问题,本文提出了一种基于改进贪心算法的无人机集群协同任务分配算法,在保证无人机间...     

基于深度强化学习的多无人机协同进攻作战智能规划

无人机依靠作战效费比高、灵活自主等优势逐步替代了有生力量作战,多无人机协同作战任务规划成为热点研究问题。针对传统任务规划采用的智能优化算法存在的依赖静态、低维的简单场景、机上计算较慢等不足,提出一种基于深度强化学习（DRL）的端到端的多无人机协同进攻智能规划方法。将压制敌防空作战（SEAD）任务规划过程建模为马尔科夫决策过程,建立基于近端策略优化（PPO）算法的SEAD 智能规划模型,通过两组实验验证智能规划模型的有效性和鲁棒性。结果表明：基于DRL 的智能规划方法可以实现快速、精细规划,适应未知、连续高维的环境态势,智能规划模型具有战术协同规划能力。     

有人机/无人机协同任务控制系统

针对有人机/无人机协同任务控制系统的设计和实现问题展开研究。结合有人机/无人机协同控制过程的特点,提出了基于自然语言接口方式的有人机/无人机协同任务控制系统结构。在此基础上,分析了系统模块的关键内容,设计了面向有人机与无人机交互过程的任务指令格式,提出了基于优先级的任务模式调度策略,针对无人机的典型任务模式,讨论了航路规划的计算方法选择,最后构建了有人机/无人机协同任务仿真环境。仿真试验结果验证了整体方法的可行性。     

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.     

启发式多无人机协同路网持续监视轨迹规划

研究了旋翼无人机组在路网环境下的协同持续监视问题。基于最优化原理定义了路网持续监视问题。通过简化路网离散过程、考虑传感器识别准确度、引入不确定度度量,提出面向事件的路网持续监视问题建模方法。针对路网持续监视轨迹规划问题的特殊性,设计了一种启发式多无人机协同轨迹规划算法。通过理论分析和仿真对比,表明了算法的可行性、准确性和通用性。所提算法作为对当前路网巡逻方法的扩充,不仅可解决实际路网移动持续监视任务,也为基于图模型的持续数据采集、连续覆盖等任务提供一种解决方案。     

基于多指标动态优先级的无人机协同路径规划

针对复杂城市环境下多无人机（UAVS）协同巡检、配送等任务,提出一种基于多指标动态优先级的协同路径规划方法,以节省运行成本和增加任务效率。综合考虑碰撞风险、总路程、等待时间等指标构建动态优先级模型,并在优先级单边避碰机制下,定制组合规避策略以处理局部冲突,更好地权衡协同规划效率和路径质量。针对无人机个体路径规划,在Lazy Theta*算法基础上引入拥堵权值地图,引导无人机避开拥堵区域,降低冲突发生可能性。对比仿真试验表明：提出的个体规划算法可以减少拥堵区域和降低拥堵持续时间,提出的多指标动态优先级协同规划算法相比于飞行时间驱动的动态优先级,能够提高规划效率和结果最优性。     

自主多无人机的分散化协同控制

协同前提是无人机(UAV)平台间的通信和信息共享,无人机平台之间信息和计算是高度分布的,无人机平台的运动以及通信拓扑的变化,使得集中式协调控制结构很难实现。以最小通信量为基础的分散协同控制具有可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,可靠性和鲁棒性较好。针对多无人机平台分散化协同的特点和要求,建立了集中和分散相结合的多无人机平台协同控制系统结构,集中式任务管理系统主要完成目标分配、通信管理和编队管理功能,分散式协同部分主要实现局部任务规划、协调策略及协调控制等功能。分别以多机协同目标跟踪、多机和多编队一致性协调、多机协同编队控制与重构等多无人机平台分散化协同控制技术为应用对象,探讨了分散化协调机制、策略、控制及其与信息之间关系。给出了部分算法的仿真结果。     

多无人机协同导航技术研究现状及进展

UAV是无人驾驶飞机(Unmanned Aerial Vehicle)的简称,无人机相较于有人驾驶飞机具有用途广泛、成本低和生存能力强等特点,在军事民用领域都有着广阔的前景,受到了国内外研究者的关注。协同导航技术极大地扩展了无人机的应用范围,提高了多无人机定位的精度以及无人机编队的稳定性、安全性和可靠性。现阶段协同导航技术在编队导航、目标监测与跟踪等诸多方面都得到了研究与应用。从四个层次对协同导航的研究现状和进展进行探讨:首先是对多无人机协同导航的概念、基本原理、国内外发展现状和必要性进行阐述;其次对协同导航中相对导航方式进行了分类分析,并分别介绍了无线电导航与视觉导航的原理、优缺点和应用场景;然后从导航目的、协同导航优化算法、滤波方法、协同导航信息融合容错策略几个方面对协同导航进行分析归纳;最后,讨论了基于多无人机协同导航未来的发展趋势。     

基于DE-MADDPG的多无人机协同追捕策略

针对多无人机协同对抗快速目标的追逃博弈问题,研究了多无人机的协同追捕策略。基于解耦多智能体深度确定性策略梯度算法DE-MADDPG研究了多无人机协同对抗快速目标的追捕策略,设计了多无人机协同追捕的全局奖励和局部奖励两种奖励函数,训练后的多无人机能够有效地执行协同追捕任务。通过设置快速目标的多种逃逸控制策略,仿真验证了所设计的方法能够利用追捕无人机的数量优势,通过协作完成对快速目标的协同围捕,并且通过比较,验证本文所提出的算法相比MADDPG算法更快地取得了收敛效果。     

基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。     

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。     

无人机自主控制发展趋势研究

根据无人机自主控制的定义与内涵,将无人机自主控制关键技术划分为态势感知技术、规划与协同技术、自主决策技术和执行任务技术,并针对这四项关键技术发展所涉及内容分别进行了层级研究,初步给出了我国无人机自主控制层级发展规划和层级发展趋势图,可以为我国建立无人机自主控制能力标准或者开展无人机自主控制研究项目提供参考.     

多无人机协同控制方法及应用研究

多无人机集群作战是未来战争的重要形式。作为集群作战中的关键技术,协同控制有着极为广泛的应用,例如多无人机编队飞行、协同侦查与集群攻击等。简述了多无人机集群作战的发展历程,归纳了集群作战过程中的关键技术,给出了协同控制方法的分类与体系结构。然后,从编队控制、合围控制、跟踪控制3个方面,总结了近年来国内外关于协同控制方法的研究成果。重点介绍了编队控制中的四种典型方法及相关应用,分析了各类编队控制方法的优缺点。最后对多无人机协同控制方法的未来发展方向进行了展望。