一种凸多边形区域的无人机覆盖航迹规划算法

 覆盖航迹规划技术对于提高无人机的侦察能力和目标搜索能力具有重要的意义。首先从能量、路程、时间角度,理论上证明了转弯过程比直线平飞过程的效率低。其次给出了凸多边形跨度和宽度的定义,并把凸多边形区域的覆盖航迹规划问题转化为求凸多边形宽度的问题。最后证明了凸多边形区域的宽度只可能出现于“点边式”跨度之中,并给出了一种高效的“点边式”宽度算法。无人机只需要沿着宽度出现时的支撑平线方向飞行,即可以取得最少的转弯次数。通过仿真分析,证明了所提出的算法能够有效解决无人机在凸多边形区域中的覆盖航迹规划问题。     

基于自适应遗传算法的航迹规划研究

对传统遗传算法进行了改进,通过采用交叉概率和变异概率的自适应设计,避免了进化过程中固定的交叉概率和变异概率产生的个体早熟和收敛缓慢的现象。仿真算例结果表明,自适应遗传算法能够有效地提高遗传算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度,有较强的地形和威胁回避能力,可为低空突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

具有时间约束的无人机遗传算法航迹规划

为无人机进行航迹规划不仅要满足路径的有效性,还需要考虑无人机的到达时间约束.将遗传算法应用于动态环境中无人机的航迹规划,通过编码生成初始航迹,确定合理的适应度函数和进化操作,同时根据要求到达时间约束为每个航迹加入过点速度和到达时间信息,最终搜索规划出可飞且满足时间约束的航迹.在仿真实验中实现了针对移动目标的规划和突然出现威胁的局部重规划.     

飞行器航迹规划中的规划区域建模方法

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.     

基于改进人工势场法的无人直升机三维航迹规划

针对民用直升机的复杂贴地环境,开展了预设障碍物环境结合无人直升机飞行性能包线约束的航迹规划研究。首先,基于障碍物建模方法设计了航迹规划算法,解决了传统人工势场法较难适用于三维环境下无人直升机航迹规划的诸多问题,提出了一种改进的人工势场算法并扩展至三维空间。然后,针对三维环境中的目标不可达问题,建立了一种基于相对距离判断的斥力势场函数方法;针对局部极小值问题,发展了一种基于无人直升机飞行性能约束的航迹点回溯法以逃离出局部极小值区域的方法。最后,通过仿真验证分析了该算法的有效性。仿真结果表明：改进的人工势场法能够有效克服传统人工势场法的不足,实现无人直升机在飞行性能包线约束下的三维航迹规划。     

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。     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

基于自适应遗传算法的航迹关联模型

如何解决关联过程巾产生的多维分配问题,是研究多节点航迹关联的关键。遗传算法能够很好地解决组合优化问题。但是基本遗传算法具有收敛速度慢和易于早熟等缺点,对于计算航迹关联问题来说实时性较差。文章在利用遗传算法解决航迹关联问题算法的基础上进行了改进,提出了自适应策略。仿真试验表明,该模型能够使航迹关联保持较高的正确关联率和较快的计算速度。     

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

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。     

基于遗传算法的无人机协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (UAV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,本文提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛性等问题 ,本文采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

基于改进遗传算法的多无人机路径规划

对多无人机在动态环境下的路径规划问题进行了分析与建模,模型将无人机区分为就绪、工作、返航、失控4种状态;考虑了机群工作效率和威胁区域的生存概率,提出一种基于改进遗传算法的多无人机的路径规划方法。方法设计了新的编码、解码方法和具有明确物理意义的适应度评价函数,以加快实时的运算速度和提高运算精度。通过计算机仿真表明方法具有良好的多无人机动态路径规划能力。     

基于广义多层次模糊模型的无人机路径规划

无人机自主飞行的路径规划涉及许多因素,为了使决策向量的获得过程尽可能多包含各个因素的信息,采用广义多层次Fuzzy综合评判是一种有效的方法.但是由于预先不知道权数分配,也无法知道评判结果,故无法用解决广义多层次Fuzzy综合评判或解决其逆问题的方法得到结果.为此引入遗传算法,利用其进化特性,求得合理的权数分配和广义多层次Fuzzy综合评判结果,可以达到控制飞机飞行过程的目的.这一过程提供了一种解决非正非逆问题的广义多层次Fuzzy综合评判问题的新思路和新方法.     

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...     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划研究

飞机维修拆卸/装配序列规划是整个飞机产品维修作业的重要组成部分,同时也是飞机远程诊断与远程维修的重要研究内容。针对飞机维修过程中拆卸/装配序列规划问题的特点和要求,本文从维修产品的拆卸/装配过程稳定性、拆卸/装配方向和拆卸/装配工具的改变次数三个方面来设置目标函数,解决了零件数量大的产品规划计算效率不高且没有考虑产品的维修过程稳定性问题。本文开发出了基于遗传算法的飞机维修拆卸/装配序列规划系统,并结合具体产品进行了验证。     

基于改进蚁群算法的改航路径规划研究

当航班遇到恶劣天气或者飞行冲突时,可以采取航班改航策略为需要改航的航班规划出合适的飞行路径。采用栅格法对环境进行建模并且对传统蚁群算法进行改进。首先,在转移概率的计算上加入危险天气的影响等级;其次,在节点选择上采用贝叶斯思想,通过后验概率对候选节点进行评估;最后,通过在短时间内信息素的增量上的差别来增大较优路径和其他路径之间的信息素量的差距,引导算法收敛到最优路径,同时加快算法的收敛速度。经算例分析证明了方法的有效性和可行性。