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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。 相似文献
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动态环境下飞行器在线航迹规划问题的难点在于规划方法需要适应飞行环境的动态变化,以及规划快速性与准确性之间的矛盾。在综合分析动态环境下航迹规划问题特点的基础上,提出了一种在线航迹规划的滚动优化方法。采用模型预测控制对指令航迹进行滚动优化。通过引入新的末端惩罚项,构建了一种更能反映未来段航迹偏离程度的性能指标,使飞行器能够对未来段参考航迹的航向变化提前作出反应。相比传统的固定时域的规划方法,规划的快速性和准确性同时得到了提高。仿真结果表明,该方法能够在动态环境下在线生成较精确的指令航迹,引导飞行器以较小的偏差沿参考航迹飞行。 相似文献
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刘丙杰 《海军航空工程学院学报》2003,18(6):653-656
针对网格法用于规划区域建模的不足,提出了一种新的规划区域建模方法-多航迹区链接图法.该方法在对规划区域进行建模的过程中充分考虑飞行器的特性、飞行环境和使用特点,结合规划区域中障碍物的属性、形状和分布情况构造出航迹点的候选区域,从而得到规划空间的多路径区连接图的建模描述,基于这种建模描述使用优化算法来规划飞行器的较优或"可行"航迹.仿真结果表明,该算法有效的利用了背景知识,计算快,耗时少,搜索效率高,对于有效地解决战场环境下飞行器的航迹规划有工程实用价值. 相似文献
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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. 相似文献
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This paper presents an adaptive path planner for unmanned aerial vehicles (UAVs) to adapt a real-time path search procedure to variations and fluctuations of UAVs’ relevant performances, with respect to sensory capability, maneuverability, and flight velocity limit. On the basis of a novel adaptability-involved problem statement, bi-level programming (BLP) and variable planning step techniques are introduced to model the necessary path planning components and then an adaptive path planner is developed for the purpose of adaptation and optimization. Additionally, both probabilistic-risk-based obstacle avoidance and performance limits are described as path search constraints to guarantee path safety and navigability. A discrete-search-based path planning solution, embedded with four optimization strategies, is especially designed for the planner to efficiently generate optimal flight paths in complex operational spaces, within which different surface-to-air missiles (SAMs) are deployed. Simulation results in challenging and stochastic scenarios firstly demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed planner, and then verify its great adaptability and relative stability when planning optimal paths for a UAV with changing or fluctuating performances. 相似文献
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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。 相似文献
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队形重构是集群无人机(UAV)控制的重要问题,指无人机按照要求安全、无碰撞地从一个队形变换到另一个队形,其难点在于快速规划最优安全轨迹并控制无人机进行轨迹姿态的高精度跟踪。针对集群无人机队形重构的上述问题,首先,基于CAPT(Concurrent Assignment and Planning of Trajectories)算法,解决了多无人机的目标分配和轨迹生成的实时性问题,实现了集群无人机的最优安全路径规划;其次,提出一种有限时间多变量积分滑模连续控制算法,解决了无人机轨迹姿态的高精度跟踪问题,并通过MATLAB仿真验证了该控制算法的有效性;最后,为了更加真实直观地演示无人机三维仿真效果,建立了基于Gazebo-ROS的无人机仿真平台,实现了12架四旋翼无人机队形重构"建模-仿真-可视化"的一体化仿真演示,验证了上述路径规划算法和轨迹姿态控制算法的有效性。 相似文献
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考虑协同航路规划的多无人机任务分配 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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随着无人机技术的不断发展,以及无人机应用领域的不断扩展,无人机与有人机在低空空域的融合运行是我国通用航空事业发展的必然趋势,而感知与规避技术是无人机与有人机间避免碰撞的重要保障。在对感知与规避技术进行详细阐述的基础上,对其关键技术问题之一的避让航迹规划进行了研究。首先,针对传统人工势场法的局部震荡问题提出了解决方案;其次,结合感知与规避实际背景,对威胁区模型进行了优化,并对无人机自身性能约束进行了建模;最后,对改进算法进行了仿真验证,阐明了其对无人机动力能源消耗、避让时间和任务执行效率等方面的影响。 相似文献
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基于改进A-Star算法的隐身无人机快速突防航路规划 总被引:1,自引:1,他引:0
针对现代战争中隐身无人机(UAV)在高严密的组网雷达防御体系下的生存及突防问题,提出了基于改进A-Star算法的隐身无人机战区突防航路规划技术。首先对隐身无人机突防过程进行了分析建模,分别建立了隐身无人机的运动学模型、动态雷达散射截面特性和组网雷达探测概率的计算模型。然后针对传统算法在解决隐身突防问题时的不足,充分考虑所规划航路时的快速性和安全性要求,设计了改进A-Star算法。在算法中引入了多层变步长搜索策略和无人机的姿态角信息,结合秩K融合准则,通过每段航迹上隐身无人机被组网雷达系统的发现概率来判断新航迹点的可行性。仿真结果表明,改进A-Star算法能够在复杂的组网雷达系统下快速生成更优的战区突防航路,具有一定的应用价值。 相似文献
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多植保无人机协同路径规划 总被引:2,自引:0,他引:2
为实现多植保无人机(UAVs)协同作业,并提高作业效率,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)的多植保无人机协同路径规划算法。根据作业区域的形状面积和植保UAV的作业参数划分各架UAV作业区域,采用栅格法生成各区域全覆盖作业航线。以各架植保UAV各架次植保作业距离为算法寻优变量,在确保各架UAV补给时间满足间隔分布约束条件下,综合考虑补给总次数、返航补给总时间、总耗时和最小补给时间间隔4项因素,并构成目标函数,通过采用改进PSO算法,实现了对各UAV返航顺序和返航点位置的寻优。仿真分析结果表明,相较于最大作业距离规划和最小返航距离规划,本文提出的规划算法表现出了较优的性能和较好的作业区域适应性,证实了其有效性和实用性。 相似文献
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针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题,提出了一种新的路径规划和位置分配方法,并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案,满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹,算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后,开始沿航路飞向目标点,在此过程中,纵向采用高度保持自动驾驶仪,横向采用航迹跟踪自动驾驶仪,控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速,跟踪上目标速度,进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。 相似文献