无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

基于图像骨架和贪婪算法的无人机航路规划

针对无人机在执行低空突防任务时最大生存概率以及自身飞行约束的要求,对传统的人工势场法进行改进,提出基于图像骨架和贪婪算法的航路规划方法.对可飞区域提取图像骨架生成赋权图,采用Dijkstra方法搜索最小代价路径实现航路初规划;提出了曲率可控的贪婪算法对初规划结果进行优化,使最终的路径同时满足最小转弯半径和最短航程的要求.仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

月面巡视器路径规划方法研究

在月面巡视遥操作过程中,需要根据感知数据确定科学探测目标,并逐层分解形成不同层次的规划结果。根据不同层次规划要求,结合月球背面巡视探测所需要面对的复杂约束,在探测周期规划中设计了月面综合环境立方模型和多约束导航点搜索算法,实现了综合考虑地形可达、光照情况、通信可达等多种因素的导航点搜索,在导航单元规划中设计了考虑地形行走代价、移动里程代价、操作控制代价等因素的平滑曲线路径搜索算法。在仿真实验环境中对上述方法进行了验证,结果表明了方法的有效性和实时性。     

一种改进的UAV三维航迹实时规划算法

航迹规划对于战场环境中无人机完成其作战任务具有非常重要的意义.针对真实战场环境中低空无人机的三维航迹实时规划问题,构建了一个更加真实的战场威胁精简模型;提出遗传个体的基因优劣对比度,改进一种共享小生境遗传算法中编码基因的遗传特性.经过改进,增大优化基因的遗传概率,实现提高小生境遗传算法的全局优化能力和收敛速度,增强航迹规划的实时性.对三维数字地形空间进行定长网格编码,将改进的小生境遗传算法应用于三维虚拟战场环境中的无人机航迹规划,实验验证了改进算法的有效性,并能满足在线航迹规划的实时性要求.     

基于拟态电势能的飞行器航路规划方法

航路规划是现代各类飞行器,特别是无人机（UAV）安全飞行和完成任务的关键要素。对于复杂威胁环境和高维空间的航路规划问题,传统规划方法在规划速度、航路安全性、算法适用性等方面存在一定的应用局限。分析了电荷在电场中移动引起电势能变化的特点规律及电势场分布特性,模拟电势场理论对飞行环境进行威胁建模,建立基于电势威胁场引导的航路节点概率选择机制及安全性评价准则。在此基础上,构建基于拟态电势能的随机采点扩展式航路规划方法。通过与传统航路规划方法的对比仿真实验表明,运用拟态电势能进行航路规划,能够显著缩短路径长度和计算时间,提高规划航路的安全性,对于航路规划的应用很有价值。      

基于状态转移图的启发式深空探测器任务规划方法

针对深空探测器复杂系统并行及约束耦合等特点,在时间线描述框架的基础上,引入了状态转移图结构。通过分析探测器任务规划中的耦合约束关系,设计了转移图代价计算方法,并提出了基于状态转移图的启发式任务规划算法。利用转移图设计启发式对无关节点进行剪枝,削减了搜索空间,加速了搜索过程。数值仿真结果表明,该算法能够有效减少不必要的规划步数,提高任务规划的效率。     

空基伪卫星组网部署的航路规划算法

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子（GDOP）的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。      

具有持续侦察时间约束的协同航路规划

为获得目标有效信息,无人机（UAVs）执行侦察任务时针对不同目标所需的持续侦察时间存在一定的差异。本文假设无人机在目标持续侦察过程中保持定直平飞以确保有效侦察,针对至多3个侦察任务重叠的情况,通过几何分析,提出了存在侦察任务重叠情况下的多侦察任务同时侦察方法。在考虑侦察任务重叠和多机协同侦察的同时,以最小化侦察路径长度为性能指标,相邻侦察点间采用Dubins曲线进行航路规划,利用引入精英机制的混合粒子群优化算法实现侦察任务序列优化,实现具有持续侦察时间约束的协同航路规划。仿真结果表明提出算法的有效性。      

基于二维连通图的无人机快速三维路径规划

针对复杂真实环境下无人机三维路径规划解算速度慢的问题，提出一种基于二维连通图的快速三维路径规划方法。首先解析真实地理环境的地形特征和建筑要素，构建基于数字高程模型(DEM)的多层次等效三维数字地图；在此基础上，经过无人机可行空域到二维连通图的转化、连通图中的路径规划及路径的三维化与优化，快速获得一条可执行的三维路径。针对连通图中的全局路径规划，设计了一种基于步长地图的变步长稀疏A^*算法，在保证路径质量的同时有效降低路径搜索的时间；针对连通图中的局部路径规划，提出一种基于障碍预测的随机路标图(PRM)实时路径重规划算法，以满足无人机的实时性避障需求。分别在山地环境和城市环境中进行仿真飞行，结果表明：所提方法能够有效降低三维路径规划的解算难度，在短时间内完成复杂环境下不同尺度和需求的路径规划，全局路径规划算法同比三维A^*算法和基于二维连通图的二维A^*算法搜索时间分别降低了99%和95%，局部路径重规划算法能够在1 s的单次采样周期内完成路径重规划，实时躲避未知障碍物，保证飞行过程的安全。     

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

复杂低空物流无人机路径规划

针对复杂低空物流无人机路径规划问题，考虑空域环境、运输任务等内外限制，以飞行时间、能耗及危险度最小为目标函数，建立多限制条件物流无人机路径规划模型，设计启发算法以快速解算路径。采用栅格法对规划环境表征，引入物流无人机性能约束确保路径可飞。针对A*算法存在的问题及物流无人机航空运输特色，引入栅格危险度因子、货物质量惩罚系数，增加飞行时间、能耗等代价以提升避障能力、降低成本。为匹配所提启发算法解算效率与精度，采用动态加权法对函数赋权。为筛除冗余路径点及保证平稳飞行，采用双向交叉判断法等对原路径优化平滑。为验证所提路径规划模型及启发算法的有效性，对比4种算法规划结果，分析栅格粒度大小与代价权重值对结果的影响。在既定的运输环境及物流无人机性能约束下，研究结果表明:所提算法与A*算法相比，保证了物流无人机飞行安全、能耗少，将飞行时间由406 s降至386 s，降低了5%；飞行路径点数为129个、栅格危险度因子为11.69，降低了姿态改变次数，保证了运输安全；当栅格粒度大小为5 m，代价权重值为0.4、0.1、0.5时，采用所提算法规划的路径最佳。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于数字地图预处理的低空突防飞行路线规划

地形跟随/地形规避/威胁回避TF/TA²(Terrain Following, Terrain Avoidance, Threat Avoidance)路线规划是低空突防研究的关键技术.地形信息存贮在数字地图中.为保证所设计路线对飞行器来说是可实现的,研究了数字地图的预处理,把地形、威胁及飞行器性能等信息融合构造了虚拟的地形表面.预处理包括数据文件压缩、威胁信息转化为地形信息、数据插值、及地形的平滑处理.通过设计综合TF/TA²的指标函数、根据A^*算法对其转化,并采用优化方法,可实现三维TF/TA²路线规划.仿真结果证明了算法的有效性.     

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。     

高空太阳能无人机三维航迹优化

为提升高空太阳能无人机的飞行性能和载荷能力,综合考虑无人机运动状态和能量获取、存储、消耗之间的耦合关系,建立了三维航迹优化模型。采用高斯伪谱法在离散点上近似状态变量和控制变量,且在一系列配点上满足动力学方程的约束,将最优控制问题转化为非线性规划问题。针对典型的点到点飞行任务开展了航迹优化,并与常规定高定速航迹进行了对比。结果表明:通过调整飞行姿态,可以使高空太阳能无人机的净吸收能量提高9.2%;综合调整飞行姿态和改变飞行高度两种措施可以获得更大的能量优势,使储能电池剩余电量提高18.8%。      

基于飞行角度优化的蚁群改进算法

针对无人飞行器路径规划问题，实现了排序蚁群算法，并在此基础上，引入了针对无人飞行器飞行特征的飞行角度优化策略，并建立了转移概率的更新原则。模拟飞行环境建立栅格化地图，进行仿真验证，输出无人飞行器的最优路径，验证最优解的质量和算法的收敛速度，结果表明，该方法能有效消除飞行过程中的尖角和折返现象，更加符合无人飞行器的飞行特征。与传统的方法相比，算法的收敛速度和最优解的质量均得到了提升。     

基于多Agent分布协同拍卖的动态目标分配算法

多无人机(UAV,Uninhabited Aerial Vehicle)协同目标分配问题是决定由哪些U AV攻击哪些目标,达到提高作战效能,减少攻击代价的目的.考虑UAV的差异、目标的差异 及战场态势对目标分配的影响,建立了多机协同目标分配问题的数学模型.提出了基于多智 能体(Agent)分布协同拍卖的动态目标分配算法,仿真结果和统计数据分析证明,算法能 够给出具有很好的优化效果的分配方案,是一种动态的算法,能够在规定的时间或资源约束 下得到满足一定优化需求的目标分配方案.