飞行器航迹规划算法综述

首先给出了飞行器航迹规划的概念和问题描述对航迹规划算法中的轨迹优化、路径规划和基于类比的航迹规划进行了分类介绍，其次对多飞行器编队航迹规划的两种控制方式进行了简单说明．最后指出了航迹规划中需要进一步研究的问题。     

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。     

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。     

军用飞行器航迹规划综述

介绍了军用飞行器航迹规划的基本概念，航迹规划与任务规划的关系，国内外研究现状，存在的问题，论述了航迹规划的基本要求，如导航要求，突防要求，飞行器性能要求及战略和战术要求，最后分析了航迹规划需要解决的威胁建模，航迹规划算法和轨迹跟踪控制等关键技术。     

地形跟随航迹规划

运用综合航迹平滑算法对地形跟随航迹进行规划,规划的航迹满足飞机机动能力和安全高度限制要求,并分析了飞行速度、飞机机动能力及飞行姿态对规划航迹的影响。     

基于加权Voronoi图的无人飞行器航迹规划

为解决无人飞行器的航迹规划问题,提出一种基于加权Voronoi图的航迹规划方法。该方法首先对规划空间内的雷达侦察区和山峰等威胁区域进行预处理,提出将不规则的威胁区域拟合成由相交圆包围的区域,有效地解决了传统方法在拟合不规则区域时造成的威胁区域扩大问题;建立了基于警戒半径的航迹代价模型,使得规划出的航迹更安全;采用了加权Voronoi图法对规划空间进行航迹规划;初步实现了飞行器航迹的可视分析。仿真结果表明,相比传统Voronoi图法,所述方法能够计算出一条相对更安全且长度较短的航迹,可视分析手段的加入,为指挥员实现对航迹的分析与决策提供交互手段。     

动态环境下在线航迹规划的滚动优化方法

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。     

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。     

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。     

基于蝗虫算法的无人机三维航迹规划

针对现有航迹规划算法存在的寻优能力不强、对三维航迹规划效果不佳的问题,将一种新型启发式优化算法——蝗虫算法引入无人机三维航迹规划。首先对蝗虫算法的基本原理、参数选择进行分析;然后建立三维作战场景,设计约束条件和航迹评价指标,利用地形、约束条件等缩短搜索空间;最后给出基于蝗虫算法的三维航迹规划流程,并在设定场景下进行算法性能分析。仿真结果表明,在设定的三维作战场景下,蝗虫算法可以有效地规划出合理的航迹;与灰狼算法和蚁狮算法相比,在航迹代价、耗时等方面具有更优的性能。     

无人机航迹规划算法

无人机是现代战场实施侦察、打击的有力武器,它的发展备受关注。无人机航迹规划源于机器人运动规划,它是无人机应用研究的核心内容,对提高无人机系统在复杂战场的作战能力起着关键作用。无人机战场环境日益复杂,在强拒止、强电磁环境下,航迹规划对自主性和智能化有更高的要求,传统单一约束的算法已不能满足现今的战场需求。文章系统梳理了 5类无人机航迹规划算法中的几种常用算法及其改进算法,归纳了这些算法的原理、优缺点及适用条件,指出现阶段存在的问题与无人机航迹规划算法面临的挑战。综述表明,航迹规划算法必然向着智能化发展,自主识别和智能决策是改进、优化算法的关键。     

一种改进的快速扩展随机树航迹规划算法

针对现有航迹规划算法缺乏同时具备快速性和最优性的问题,本文提出了一种新的无人机航迹规划算法,在快速扩展随机树算法基础上,引入一个方向参数,并采用Dijkstra算法对改进算法产生的冗余节点进行处理,得到了一条优化的航迹。最后采用K航迹法进行航迹平滑处理,使得规划的航迹成为无人机的可飞航路。仿真结果表明,该算法能够在有效提高航迹产生速度的同时,可以得到近似最优的航迹。     

应用自适应遗传算法进行参考航迹规划

 确定参考航迹是利用分层规划思想进行航迹规划时首先要解决的问题。针对参考航迹规划算法中全局最优和信息处理量之间的矛盾, 采用自适应遗传算法进行参考航迹规划。算法对飞行方向进行编码构造个体, 并在此基础上设计交叉和变异算子; 在进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率。仿真结果表明, 该方法大大降低了信息的记忆和处理量, 并提高了遗传算法的全局寻优能力, 为突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

基于低可探测性的参考航迹规划

根据分层规划思想,确定参考航迹是进行航迹规划时首先要解决的问题。在充分考虑雷达探测的各种环境因素及飞行器RCS方位分布特性的基础上,将雷达对目标发现概率作为参考航迹的一个重要评价指标,基于自适应进化算法,采用新的遗传算子,最终生成综合考虑雷达威胁和飞行距离的参考航迹。结果表明,该航迹规划模型能根据对低可探测性和航程的不...     

基于改进Gauss伪谱法的高超声速飞行器航迹规划

针对使用传统Gauss伪谱法(GPM)求解航迹规划问题时计算复杂的问题,提出了基于两点间经纬度坐标变换的改进GPM高超声速飞行器滑翔段航迹规划方法。对经纬度坐标进行处理,以经纬度变换代替时域变换改进GPM,规划两点间的航迹。仿真结果表明,改进后的算法能够准确、高效地规划出一条合理的航迹,满足飞行约束条件。     

基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

基于改进GPC的无人直升机动态路径规划

针对小型无人直升机航迹受到风场扰动和导航系统定位误差影响下的航迹最优规划问题,建立了风扰动和导航误差影响下的飞行航迹线性模型。基于混合整数规划思想,采用粒子滤波改进广义模型预测控制算法实时规划航迹,降低了导航定位误差造成的航迹估计偏差,提高了航迹估计精度。仿真结果表明,该算法能够生成三维可行航迹并躲避障碍物,且规划时间和无人机能耗较传统方法显著减少。     

无人机航迹规划技术研究及发展趋势

通过对无人机航迹规划的研究,构建了无人机航迹规划的结构框架;分析了无人机系统约束及威胁场约束,探讨了无人机航迹几何建模方法及规划算法的国内外研究概况;并着重分析了规划算法。最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

无人机航迹规划算法的初步研究

航迹规划算法是无人机的关键技术之一,本文初步综述了近年来国内外在该领域的主要研究成果。首先给出了航迹规划的描述和涉及的关键问题,然后着重介绍了几种较为常用的规划算法,如A-Star算法、遗传算法、神经网络、Voronoi图、PRM(ProbabilisticRoadmap)、RRTs(RapidlyExploringRandomTrees)、人工势场法、基于案例的算法等,最后讨论了航迹规划算法存在的问题和面临的挑战,指出飞行中实时重规划的研究是航迹规划未来主要的发展方向。     

临近空间太阳能飞机能量最优飞行航迹规划方法展望

临近空间太阳能飞机是低速临近空间飞行器中一种极具发展潜力的技术途径，有望成为一个理想的区域通信、中继和运输平台。实现N×24小时能源闭环的超长航时飞行，是发展临近空间太阳能飞机的核心问题，也是形成“区域保持+时间持久”特色能力的关键。能量最优航迹规划方法是解决临近空间太阳能飞机跨昼夜能量闭环难题的有效技术方向。当前临近空间太阳能飞机能量最优航迹规划方法可分为2类：不考虑风场变化的能量最优航迹规划方法和不考虑大范围高度变化的能量最优航迹规划方法。分别对这2类问题的研究成果进行了分析与讨论，考虑不同处理框架给实际工程应用带来的困难与挑战，认为未来应统一考虑太阳辐射、空间高度和风场变化，并融合重力势能与梯度风场对太阳能飞机临近空间持久驻留能量变化的影响，开展基于强化学习框架的太阳能飞机能量最优“通用”飞行航迹规划方法研究。为此，有必要开展临近空间风场环境表征与重构、临近空间梯度风场对太阳能飞机滑翔轨迹能量影响分析、最优飞行航迹示教轨迹生成与分类、基于示教轨迹的太阳能飞机强化学习框架构建等关键技术研究。可为设计太阳能飞机能量最优航迹规划方法提供参考，为规划太阳能飞机研究技术路线提供支撑。