一种新的元胞自动机航迹规划算法

基于元胞自动机理论提出一种新的航迹规划的算法,该算法克服了传统元胞自动机航迹规划算法只能针对存在安全飞行区域情况下规划航迹的局限性,新方法能够在全空域受到地空威胁的条件下,选择威胁较小区域规划出航迹。     

基于威胁网的飞行器航迹快速搜索算法

提出了一种基于威胁网的飞行器航迹快速搜索算法。该方法能够在具有未知威胁的飞行环境中在线进行实时航迹规划。首先根据获得的先验信息建立威胁网．其次在建立的威胁网上确定出一条安全走廊，最后在安全走廊的基础上进一步细化从而得到一条最优航迹。当飞行环境中有预先未知威胁出现时．该方法可根据更新后的信息局部修正受影响的航迹来获得新的全局最优航迹。仿真结果表明，该算法能够有效地进行实时规划，获得较满意的航迹。     

基于混合粒子群优化算法的多弹协同航迹规划

为解决多弹协同低空突防航迹规划问题,提出了一种可在动态环境中进行离线和在线协同规划的混合粒子群优化算法.采用分解策略将多弹协同航迹规划总体结构分为两层:航迹规划层与协同规划层.分别针对单目标和多目标进行了多弹离线和在线仿真验证,结果表明该算法可针对突发威胁实时规划出多条三维航迹,并满足时间协同要求.     

基于改进人工蜂群算法的无人机实时航迹规划

为了适应现代战争战场环境的复杂性,针对所建立的突发威胁模型,提出了一种基于改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法,对无人机进行动态航迹寻优,并通过MATLAB进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的方法能够根据实时出现的威胁状况进行动态航迹规划、评价和选优,同时满足实时性要求。     

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。     

基于分步规划的三维航迹规划技术

突发威胁和对运动目标攻击是当前航迹规划过程中遇到的现实问题。针对稀疏A*算法的特点,研究提出一种基于分步规划的三维航迹规划理论,并给出了具体的实现方法,对解决当前航迹实时规划问题,具有一定指导意义。     

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。     

基于元胞自动机的飞机低空突防航路动态优化

提出了一种新型的航路动态优化算法——多层元胞自动机算法，描述了应用元胞自动机搜索飞机动态优化航路的策略。利用元胞自动机的计算并行性，使该算法大大减少了计算时间，提高了动态优化的实时性。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的仿真结果。     

突发威胁下的无人机航迹规划算法

针对无人机在执行任务过程中遭遇突发威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于动态规划的无人机实时航迹规划算法。采用切线法将问题转化为多阶段决策问题,通过动态规划法求出了问题的最优解,并通过航迹切换策略对生成的航迹进行了平滑处理。通过MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该方法生成的航迹平滑、可飞,实现了无人机对突发威胁的合理规避,且满足无人机的机动性能及动力学限制,可直接应用于工程实践。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

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。     

一种基于自动相关信息四维运算的飞行间隔算法设计与实现

本文介绍了无人机（UAV：UnmannedAerialVehicle）航路规划的分层模式，提出了实时航路规划中四维接近算法，对UAV与静态和动态目标的接近距离进行了分析计算，为航路规划及时提供飞行过程中的危险接近信息，并进行了数字仿真。数字仿真表明：该算法具有较高的运算速度和较好预测精度，可快速提供UAV与周围静态和动...     

A newly bio-inspired path planning algorithm for autonomous obstacle avoidance of UAV

In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment.     

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

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RNP的A＊算法动态航路规划研究

介绍了A＊算法的基本思想,建立了基于RNP的航路模型,利用A＊算法对航路进行了优化,并利用MATLAB程序对航路进行了算法实现,得到了满意的结论。通过实例分析得出基于RNP的A＊算法对航路进行规划研究的可行性和有效性。在MATLAB环境下进行航路规划问题的A＊算法程序,能够利用其强大的运算能力,并且易于其他工具包结合进行算法仿真实现对其中参数进行优化研究。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。