多UCAV协同航路规划算法

针对多UCAV协同航路规划问题,将协同进化理论与扩展Voronoi图模型相结合,提出了一种基于扩展Voronoi图模型与协同进化算法的多UCAV协同航路规划方法。该方法通过协同进化理论的合作机制实现了规划航路的空域协同,通过采用层次分解策略实现了规划航路的时域协同,并且对染色体设计、个体适应度以及进化操作等关键问题进行了研究。     

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     

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。     

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。     

不同作战任务条件下的UCAV航路规划问题建模

UCAV航路规划是充分发挥UCAV作战优势、使任务复杂性与UCAV能力之间保持良好协调性所必须解决的关键问题。在分析UCAV航路规划技术的基本概念和基本要求的基础上,针对不同作战任务条件下的UCAV航路规划问题进行了建模研究,分别建立了单UCAV航路规划、单UCAV多航路规划以及多UCAV协同航路规划等数学模型。     

多机布阵航路规划问题研究

针对多机布阵航路规划问题,提出了一种新的策略。首先,建立了多机航路规划模型;然后,采用聚类分析的方法将浮标点分类,并给出了任务分配的原则,从而将多机航路规划问题转化为单机航路规划问题;最后,利用模拟退火算法分别求解,并在此基础之上采用平均路径长度的方法给出了优化算法。     

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.     

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.     

启发式实时航路重规划技术

文中将三维实时航路重规划问题进行了形式化定义,使用航路惩罚度来评价航路的优劣,并提出了一种改进的粒子群优化算法(M-PSO),来求解实时航路重规划问题。试验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解三维实时航路重规划问题上,具有较好的实时性和稳定性,能够快速搜索到可以躲避所有威胁区的航路,并且使得种群中的个体达到收敛状态。     

通用飞机多约束水平航路规划方法研究

随着我国低空空域的开放,通用飞机低空航路规划问题越来越复杂,亟待解决。在传统航路规划方法的基础上,研究满足区域导航要求下低空空域的约束条件,并针对每一类约束条件,建立航路优化模型,给出航路优化算法的实现步骤。仿真实验验证表明,多约束水平航路规划方法能够满足通用飞机机载设备的功能和性能要求。     

基于遗传算法的多机器人系统集中协调式路径规划

根据多机器人系统无碰撞运动的需要,对其工作空间进行了分解,确定了机器人运行路线上的各个可能路径点,从而得到了规划空间的多路径点链接图描述。基于这种对规划空间的链接图建模描述,开发了一种混合遗传算法用于寻找多个机器人的无碰撞协调运动路线。仿真结果表明,这种方法可有效地解决复杂规划空间下的多机器人路径规划问题。     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。     

Three-dimensional cooperative guidance laws against stationary and maneuvering targets

This paper presents the cooperative strategies for salvo attack of multiple missiles based on the classical proportional navigation(PN) algorithm.The three-dimensional(3-D) guidance laws are developed in a quite simple formulation that consists of a PN component for target capture and a coordination component for simultaneous arrival.The centralized algorithms come into effect when the global information of time-to-go estimation is obtained, whereas the decentralized algorithms have better performance when each missile can only collect information from neighbors.Numerical simulations demonstrate that the proposed coordination algorithms are feasible to perform the cooperative engagement of multiple missiles against both stationary and maneuvering targets.The effectiveness of the 3-D guidance laws is also discussed.     

A joint mid-course and terminal course cooperative guidance law for multi-missile salvo attack

Salvo attacking a surface target by multiple missiles is an effective tactic to enhance the lethality and penetrate the defense system. However, existing cooperative guidance laws in the mid-course or terminal course are not suitable for long- and medium-range missiles or stand-off attacking. Because the initial conditions of cooperative terminal guidance that are generally generated from the mid-course flight may not lead to a successful cooperative terminal guidance without proper mid-course flight adjustment. Meanwhile, cooperative guidance in the mid-course cannot solely guarantee the accuracy of a simultaneous arrival of multiple missiles. Therefore, a joint mid-course and terminal course cooperative guidance law is developed. By building a distinct leader-follower framework, this paper proposes an efficient coordinated Dubins path planning method to synchronize the arrival time of all engaged missiles in the mid-course flight. The planned flight can generate proper initial conditions for cooperative terminal guidance, and also benefit an earliest simultaneous arrival. In the terminal course, an existing cooperative proportional navigation guidance law guides all the engaged missiles to arrive at a target accurately and simultaneously. The integrated guidance law for an intuitive application is summarized. Simulations demonstrate that the proposed method can generate fast and accurate salvo attack.     

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。     

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。     

考虑运动学约束的不规则目标遗传避碰规划算法

 针对复杂环境下不规则目标的路径规划问题,提出了一种带有运动学约束的遗传避碰规划算法。以舰载机在航母甲板上的路径规划问题作为研究对象,并且该算法可推广至其他具有此类约束的路径规划问题中,它较好地解决了目标形状复杂、障碍环境复杂、目标运动时带有回转半径约束等特殊问题。在传统遗传路径规划算法的基础上,针对性地设计了三维位置和姿态混合编码、三段法路径解码、轨迹包围盒的碰撞检测及距离计算等方法,并在遗传操作中引入惩罚项和修补策略来辅助算法寻优。最后,为得出复杂环境下的最优路径,基于VC++平台对算法进行了仿真验证。结果表明,在复杂障碍环境下,本文提出的算法可求得最优避碰路径,并满足预先设定的目标回转半径约束,能够有效地解决此类目标的避碰路径规划问题。     

复杂构型金属橡胶毛坯铺设路径规划

基于金属橡胶毛坯自动化铺设工艺,对遗传算法进行合理改进,进行了复杂构型金属橡胶毛坯铺设的定位销优化设计和路径规划。针对定位销优化设计和路径规划问题,建立了改进的编码、交叉、变异算子,并提出评价因子对遗传算法的迭代过程进行评价。优化的定位销排布和铺设路径可以较好地实现复杂构型金属橡胶毛坯铺设,铺设10层时,优化路径对应的目标函数b的值比经验路径小54%,路径规划作用显著。单层路径规模对铺设效果影响较小;单层路径规模不同时,毛坯内部接触状态随着铺设螺旋卷长度的增加趋于一致。为复杂构型金属橡胶毛坯铺设提供了理论依据。