基于改进人工势场法的服务机器人路径规划

人工势场法是服务机器人路径规划算法中一种简单有效的方法.针对传统人工势场法存在的目标不可达问题,通过在原来的斥力函数中加入一个调节因子的方法解决,同时采用遍历搜索法解决局部极小值问题,并引入安全距离以及改进调节因子以提高机器人路径规划过程中的安全性能.最后,利用Matlab软件将改进后的人工势场法应用于服务机器人路径规划并进行了仿真实验.仿真结果表明,基于改进人工势场法的服务机器人路径规划有效地解决了机器人不能到达目标点的问题.     

有人-无人机协同空战机动决策研究

目前，有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法，关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道，更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动，设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先，引入动态栅格环境，自适应调整栅格规模和分辨率，以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷；然后，将A star 算法规划路径作为参考路径，提出ACO-A star 混合路径规划算法，以提升ACO 算法的寻优效能；最后，基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟，结果表明：所提出的算法具有更好的决策正确性，可有效提升空战胜率。     

基于改进人工势场法的多机改航路径规划

恶劣天气是航空运输中造成航班延误的主要因素,实施改航策略是减少延误的一种有效方法,多航空器路径规划是改航策略的关键环节.针对恶劣天气造成大量航班延误情况,提出了采用人工势场法进行多机改航路径规划.根据航空器所受引力和斥力建立了传统人工势场模型,为解决在改航期间航空器受力出现局部最小值的问题,在航空器之间、航空器与恶劣天气之间引入不同的旋转控制力.仿真结果表明,改进的人工势场法规划的路径更短、更平滑,没有大角度转弯和反复振荡的情况,且计算效率提高了33％.     

基于APF-DQN的空战机动决策方法

针对强化学习中奖励信号稀疏导致价值函数收敛慢的问题,提出结合人工势场(Artificial Potential Field, APF)法和深度Q学习网络(Deep Q-learning Network, DQN)的空战机动决策方法。描述了空战机动态势,建立了空战机动人工势场模型,设计了一阶APF奖励函数,构造了基于DQN的空战决策模型,提出了基于APF-DQN的空战机动决策方法,最后进行了仿真试验。仿真结果表明,所提方法能够解决奖励信号稀疏的问题,使我方战机能够很好地进行轨迹跟踪,占据有利态势。     

基于改进人工势场算法的无人机群避障算法研究

针对无人机运动避障人工势场算法本身存在的极小值问题和局部最小值问题，采用改进的人工势场算法，提出了一种新的路径规划方法。不同于目前的人工势场法，该模型从双机相互作用开始，在障碍物斥力的基础上，增加了无人机之间的斥力，同时定义集群的前置形心作为另一个引力源。算法分析表明，该方法能够有效避免无人机陷入局部最小值，并增强了无人机机群的控制和避障能力。基于该无人机控制模型，给出了路径规划设计并进行了仿真实验。实验结果表明，基于该模型的无人机机群控制具有更好的避障性能和追踪目标的能力。     

基于人工势场-人工鱼群算法的改航路径规划

航班路径规划是改航策略的一个关键问题。将人工势场和人工鱼群算法相结合,应用于航班路径规划问题中。建立了引力和斥力的人工势场模型,用于单条改航路径规划;构造了单个人工鱼和适应度函数,采用人工鱼群算法优化改航路径;通过对改航路径的评估和修正,获得满足要求的改航路径。算例仿真结果显示,与现行的改航相比,基于人工势场-人工鱼群算法生成的改航路径总长度缩短了7.6%,表明算法是可行的和有效的。     

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。     

基于动态人工势场法的多机改航路径规划研究

在危险天气条件下,需要研究航班改航路径规划的问题。对传统人工势场法中的斥力势函数进行修正,将目标点与障碍物的距离以及航空器与受限区的运动速度考虑在内,建立了动态人工势场法的多机改航路径规划模型。模型解决了障碍物附近目标不可达问题,并且适应动态运行环境。算例验证了模型的有效性和可行性。     

基于平面约束人工势场的无人机航迹规划算法

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题，本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先，利用约束平面切割障碍物，简化了障碍物的分布。其次，构建航迹的可行性约束条件，并建立了基于约束平面的人工势场法。最后，综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明，该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题，同时提高了航迹规划质量。通过本文研究，人工势场法的不足得到了改善，有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。     

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。     

协同多目标攻击空战决策及其神经网络实现

提出了一种超视距多目标空战决策方法——协同优先权算法。它能给出多机协同攻击多目标的目标配对。然后对２∶４空战,用３层Ｂ－Ｐ网络实现该算法,并用ＳＯＦＭ网络实现对目标的攻击排序。因它们具有很强的适应、容错能力和实时性,故这种实现将有助于复杂动态环境下飞行员的空战决策,以及提高航空武器系统的作战效能。仿真结果证实了上述思想的正确性。     

复杂环境下的多无人机协同巡逻航路规划

为提高多架无人作战飞机（UCAV）存复杂环境下的协同巡逻效率,根据先验信息将环境划分为关注程度不等的未知区域、已知区域和禁飞区域,在航路规划算法中引入搜索回报函数和加权平均距离,加强对高关注度区域的巡逻力度,改善UCAV的空间分布。应用粒子群算法对航路规划模型进行了仿真,结果表明提出的协同巡逻航路规划算法有效     

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.     

一种无人机局部路径重规划算法研究

提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型V orono i图”表示出来,采用D ijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用V iterb i解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,再依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径,并用M atlab仿真验证了算法的有效性。     

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。     

基于多目标算法的空中作战任务规划框架研究

空中作战任务规划是一项复杂的任务，随着空中作战飞行器的种类、数量及其之间交互性的增加，任务规划也变得越来越复杂。任务规划人员必须在有限的时间内制定出最优的任务分配策略。决策支持工具可以辅助任务规划人员找到最优的规划方案。介绍了设计多目标进化算法以及在空中作战任务规划领域的框架和工作流程，具体的任务包括空中打击动态目标的定位问题和情报监视侦察（ISR）任务规划。总结了这些研究的经验教训，探讨了未来可能的发展方向。