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GA-OCPA学习系统的无人机路径规划方法

为解决未知空域中无人机路径规划方法实时性和适用性不足的问题,以生物应激条件反射理论为基础,将无人机实时路径规划类比为在外界条件刺激下的一种自学习行为。首先,将概率自动机与遗传算法相结合,设计了基于Skinner操作条件反射理论框架(GA-OCPA)的学习系统;然后,将无人机规避机动的飞行速度、滚转加速度和拉升加速度作为系统学习的行为,并计算每次学习尝试之后的选择概率和个体适应度,通过遗传算法搜索最优行为进而得到最优路径;最后,运用增量多层判别回归树(IHDR)对学习得到的最优行为建立知识库,形成威胁状态与路径规划的匹配映射。实验结果表明GA-OCPA学习系统对于无人机路径规划具备有效性和适用性。     

基于改进蚁群算法的无人机路径规划

针对传统无人机路径规划算法存在规划效率低以及无法满足特定任务需求的缺点,提出了基于改进蚁群优化算法的无人机路径规划算法。首先,将待规划区域栅格化,给每一个网格按顺序编号;其次,在路径搜索时引入了一种双向搜索机制,对信息素的更新规则和下一步节点的选择方法做出改进;最后,提出了一种新的方法来整合两组蚂蚁生成的路径,并给出了若干仿真试验结果。结果表明,所提算法相比传统算法更能有效避免过早陷入局部最优,收敛速度加快,生成满足任务约束的最短路径。     

基于遗传模拟退火算法的机器人路径规划

探讨了利用遗传算法来进行机器人路径规划的方法,分析了可能产生的问题及其产生原因,并在此基础上提出利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法来解决机器人路径规划问题。仿真结果表明,这种遗传模拟退火算法切实可行,它能够有效地提高路径规划的计算速度和保证路径规划的质量。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

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。     

基于导向强化Q学习的无人机路径规划

随着无人机的广泛应用,其飞行能耗和计算能力面临着瓶颈问题,因此无人机路径规划研究越来越重要。很多情况下,无人机并不能提前获得目标点的确切位置和环境信息,往往无法规划出一条有效的飞行路径。针对这一问题,提出了基于导向强化Q学习的无人机路径规划方法,该方法利用接收信号强度定义回报值,并通过Q学习算法不断优化路径;提出"导向强化"的原则,加快了学习算法的收敛速度。仿真结果表明,该方法能够实现无人机的自主导航和快速路径规划,与传统算法相比,大大减少了迭代次数,能够获得更短的规划路径。     

无人机车辆组合物流配送路径规划探讨

近年来无人机在各个领域的应用逐渐兴起,尤其是在物流运输领域发展迅速。在物流运输领域的应用主要是与车辆进行组合运输,国内外的学者针对无人机和车辆组合运输的路径规划问题进行了许多研究。主要论述了目前车辆和无人机组合运行的4种模式,包括车辆支持无人机运行模式、无人机支持车辆运行模式、无人机与车辆独立的运行模式、无人机和车辆同步的运行模式。探究了目前无人机和车辆组合路径规划问题考虑的因素,包括无人机电池电量、运送包裹数量和时间窗等。对有无人机参与的车辆路径规划问题的目标优化进行了总结,目前的研究主要分为3类,包括考虑最短配送时间、最小总成本和多目标规划。这些研究对未来无人机配送问题的研究具有重要的指导意义。     

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。     

基于风险地图的城市物流无人机路径规划研究

近年来物流无人机技术迅猛发展,但城市低空空域的复杂性、电磁环境的干扰以及城市内居民的生命财产安全都对物流无人机在城市的推广提出挑战。在此背景下,研究评估无人机运行综合风险并生成的风险地图,以无人机运输安全性、经济性和路径平滑程度为目标规划无人机全局路径,并增加对无人机航线保护区结构的约束。在原始NSGA-III算法的基础上对航路点选择机制、交叉和变异操作进行改进,使算法更适应路径规划的需求。实验证明,模型能有效地避开禁飞区,确保路径的多样性、经济性和安全性,为物流运输经营者和低空空域监管方提供高质量、多样化的备选路径,满足不同决策者需求,为无人机城市物流活动的安全高效运行提供有效的解决方案。     

基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划

为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

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。     

基于多目标模糊优化方法的无人机航迹规划

针对以雷达威胁和燃油消耗为多目标的无人机航迹规划问题,采用多目标模糊优化方法建立航迹性能指标,并利用启发式A*搜索算法,提出基于动态权值的启发函数方法。最后结合实际算例,在基于Voronoi图的状态空间内搜索航迹,验证了采用多目标模糊优化和启发式搜索方法进行航迹规划具有合理性和有效性。     

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。     

基于遗传算法的凸多边形区域航迹规划

提出了基于遗传算法的凸多边形区域航迹规划方法,针对飞行器转弯角和边界限制的航迹约束条件,改进了航迹编码方式,采用了基于方向编码的回溯方法生成航迹;同时改进了遗传算法的交叉算子和变异算子。仿真结果表明,该方法能快速有效地完成飞行器航迹规划任务,获得符合适应度要求的优化航迹。     

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...