无人机三维航路规划技术研究及发展趋势

由于搜索空间巨大,三维航迹规划一直是航迹规划中的难点,而无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率。本文描述了无人机在线航路规划的影响因素,分析了无人机动力学约束及威胁场约束,探讨了无人机航路几何建模方法及三维航路规划算法的研究概况,并着重分析了三维航路规划算法如禁忌搜索、人工势场法、粒子群优化算法、Dijkstra算法及A＊算法。最后,阐述了无人机三维航路规划面临的关键问题及发展趋势。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,容易陷入局部最优而导致三维航路规划过程中出现规划时间过长、航路没有达到最优等问题,通过对蚁群算法进行改进,提出了一种天牛须融合改进蚁群的无人机航路规划优化算法,算法通过对蚁群算法的启发函数优化并进行蚁群择优排序,然后融合天牛须算法进行航路规划;将优化算法应用于无人机的三维航路规划中,使规划算法的运行速度更快,无人机的最优航路更短。同时用改进算法与天牛须、蚁群算法的收敛时间、最优路径长度进行对比。仿真实验结果表明,改进算法与另外两种算法相比,在算法收敛度、运行速度方面有明显的提升。     

多架无人机的协同攻击航路规划

针对多架无人机协同攻击同一目标问题,提出了一种航路规划方法.首先根据已知的导弹、雷达等威胁的位置,通过Voronoi图建立初始进入航路,并利用B样条曲线修正初始航路产生无人机可飞航路,然后对多架无人机的航路进行协同修正以满足协同攻击要求.最后对无人机的退出航路规划进行了研究分析,并结合具体问题进行了仿真检验.     

攻击型无人机航路规划系统分析

无人机航路规划系统就是根据战场中敌方阵地的威胁分布情况,采用分层的思想来协同多架无人机的航路,同时对无人机的作战资源进行合理分配,实现无人机的最大作战效能。     

无人机航路规划的研究

无人机的航路规划要求满足威胁回避和可飞性。采用分层的思想，基于Voronoi图产生初始航路，利用三次样条插值法平滑航路点产生无人机可飞航路，同时利用飞行过程中的信息来更新航路进行重规划。仿真结果表明了算法的有效性。     

多无人机监控航路规划

为了提高监控任务的效率，在执行任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路。针对这一问题，考虑在任务区域内进行多无人机监控航路优化存在计算的复杂性和收敛性以及计算数据量限制等问题，采用分散式方法对监控航路进行了优化，并以无人机的监控任务为例提出了一种监控效率指标评估的计算方法，解决了航路规划中的监控效率量化问题。通过该方法得到的无人机监控任务的飞行航路可以有效地提高无人机的监控效率。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出了适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明，该方法是一种有效的航路规划方法。     

基于改进蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)的作战效率和生存概率,在执行任务之前必须设计出高效的无人机飞行航路.针对这一问题,采用了蚁群算法进行航路规划,并对蚁群算法进行了改进.提出了保留最优解、自适应状态转换规则和自适应信息激素更新规则,有效的提高了算法算收敛速度和解的性能.最后用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行了仿真,仿真结果表明,该算法是一种有效的航路优化算法.     

基于B样条曲线的无人机航路规划算法

提出了一种动态环境中无人机(UAV)航路规划与重规划算法。根据战场中各个已知威胁的位置建立可行点之间的有向图,用Dijkstra算法生成一条由若干直线段连接的参考航路,再利用B样条曲线具有C^2连续性、局部性、保凸性以及B样条曲线的曲率变化比较均匀的特点,对规划的参考航路进行修正和验证,使得规划航路对无人机安全可飞。当遇到突然出现的威胁时,可对航路进行局部重规划。     

基于目标分配的无人机航路规划

在航路规划中．如果存在多个目标点,优化问题就会变得复杂化。因此,在多目标点存在的情况下,航路优化问题应充分考虑目标的有关因素及空域状况,对目标和航路进行优化选择以取得某种效益。针对这一问题,提出了目标选择及航路规化的优化模型．并提出了一种改进的A*算法——大规模平行扩展A*算法对这一问题进行求解。在此基础上,针对无人机的水平飞行航路进行了规化。结果表明,通过该方法可以有效地解决多目标点存在时的航路规划问题。     

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。     

基于A~*定长搜索算法的多无人机协同航迹规划

基于多无人机同时作业情况下的航迹规划问题,提出了一种A*定长航迹搜索算法.该算法通过选择代价值最接近给定值的节点作为最佳节点,得到定长规划航迹,接着进一步通过限定最佳节点的选择范围,改善了航迹的可飞性.仿真结果表明,利用该算法规划的定长航迹长度误差可以控制在1.4％以内,协同航迹长度误差可以控制在0.8％以内,能够满足多无人机同时到达的一般要求.     

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。     

Three-dimensional path planning for unmanned aerial vehicle based on interfered fluid dynamical system

This paper proposes a method for planning the three-dimensional path for low-flying unmanned aerial vehicle(UAV) in complex terrain based on interfered fluid dynamical system(IFDS) and the theory of obstacle avoidance by the flowing stream. With no requirement of solutions to fluid equations under complex boundary conditions, the proposed method is suitable for situations with complex terrain and different shapes of obstacles. Firstly, by transforming the mountains, radar and anti-aircraft fire in complex terrain into cylindrical, conical, spherical, parallelepiped obstacles and their combinations, the 3D low-flying path planning problem is turned into solving streamlines for obstacle avoidance by fluid flow. Secondly, on the basis of a unified mathematical expression of typical obstacle shapes including sphere, cylinder, cone and parallelepiped, the modulation matrix for interfered fluid dynamical system is constructed and 3D streamlines around a single obstacle are obtained. Solutions to streamlines with multiple obstacles are then derived using weighted average of the velocity field. Thirdly, extra control force method and virtual obstacle method are proposed to deal with the stagnation point and the case of obstacles’ overlapping respectively. Finally, taking path length and flight height as sub-goals, genetic algorithm(GA) is used to obtain optimal 3D path under the maneuverability constraints of the UAV. Simulation results show that the environmental modeling is simple and the path is smooth and suitable for UAV. Theoretical proof is also presented to show that the proposed method has no effect on the characteristics of fluid avoiding obstacles.     

基于ROS的集群无人机同步路径编队控制

分析了目前集群无人机协同编队控制过程中存在的问题,基于机器人操作系统,采用模块化的软件结构设计,在有限带宽的数据链基础上,采用高效轻量的通信组网协议,设计了一套模块化的集群无人机协同编队软件系统。基于四旋翼的集群无人机验证平台,提出基于领航-跟随模式的同步路径协同编队控制方法。最后通过5架无人机的仿真与3架无人机飞行试验表明,该无人机平台设计合理,后续可以用于集群无人机系统开发的算法验证。提出的协同编队控制方法简单、适应性好,有一定的工程应用价值。     

多无人机同时到达的分散化控制方法

多无人机(UAV)同时到达是典型的协同控制问题,在编队飞行、协同攻击中都有应用。以多无人机协同多目标攻击为应用背景,对多无人机同时到达问题进行了研究。考虑到战场环境的动态性和不确定性以及无人机自身的特点,提出一种适用于多无人机同时到达的分散化控制方法,其内容包括仅依靠局部信息交互的分散化控制结构和基于一致性算法的分散化控制策略。为方便操作员控制无人机群体的整体行为,分别设计了引入外部参考信号和虚拟Leader的分散化控制策略。根据路径规划和速度控制的不同特点将二者结合起来,利用它们的互补优势来应对路径误差和突发威胁等不利因素的影响。仿真结果表明,本文提出的分散化控制方法能够实现多无人机同时到达,并且具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。     

无人机覆盖路径规划中转弯机动的运动学分析

针对无人机覆盖路径规划过程与机器人的不同,对无人机转弯机动的运动学特性进行了分析。建立了无人机转弯机动的数学模型;证明了转弯过程比直线平飞需要耗费更多的燃油;推导出了转弯过程中,给定巡航速度下最省油的法向过载计算公式;分析了转弯过程中探测区域移动路线与无人机移动路线之间的关系,并分三种情况给出了转弯过程中转弯路程和转弯时间的计算公式。     

无人作战飞机任务规划系统关键技术研究

文章首先论述了任务规划系统和战术飞行管理系统、航路规划系统的联系与区别,分析了无人作战飞机任务规划系统的特点及其体系结构,最后详细分析与研究了任务规划系统需要解决的核心技术——航路规划技术。