基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划

传统的无人机航迹规划主要采用仅考虑无人机与雷达距离的简化雷达威胁模型,未充分考虑无人机雷达散射截面RCS(Radar Cross-Section)随自身姿态角改变而产生的动态变化.据此,提出了无人机周向动态RCS模型,并建立了综合考虑无人机动态RCS与雷达距离的探测概率模型,利用遗传算法进行了基于动态RCS的航迹实时规划,计算结果与传统航迹规划结果进行了对比.仿真结果表明该模型的可行性和有效性,能充分利用无人机自身的优势规避威胁,满足无人机的航迹实时规划的要求.      

基于HMDP的无人机三维路径规划

路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础.     

基于动态流体扰动原理的三维滚动航路规划

针对复杂环境中存在运动目标、移动威胁与突发威胁等多种情况,将动态流体扰动算法与滚动优化策略相结合,进行无人机(UAV)三维动态航路规划.基于移动目标运动信息与威胁运动信息引入相对初始流场,用扰动矩阵量化表示障碍物或威胁对相对初始流场的扰动影响,计算相对扰动流场,进而得到实际流场流线即无人机规划航路.充分利用实时环境信息,综合考虑未来运动态势,在有限时域内采用动态流体扰动算法规划出可选航路,然后构建目标函数,滚动优化反应系数,实现在线航路规划.仿真结果表明,该算法能较好地适用于复杂动态环境.      

基于CEA-GA的多无人机三维协同曲线航迹规划方法

针对多无人机协同航迹规划求解计算复杂度高,收敛效率差等问题,提出一种基于混沌精英适应遗传算法（CEA-GA）的多无人机三维协同曲线航迹规划方法。利用层级规划思想,建立基于单机规划层-航迹平滑层-多机协同规划层的多无人机三维协同曲线航迹层级规划模型,将复杂约束规划问题分解为子函数优化求解问题,减小计算量;考虑到遗传算法（GA）求解高维复杂约束优化问题存在的性能局限,采用Tent混沌映射均匀初始化种群,以扩大个体搜索空间,丰富种群多样性,在此基础上,通过引入自适应遗传算子平衡算法的全局搜索与局部开发能力,帮助个体跳出局部最优,并采用适应度动态更新策略进一步提高算法的局部探索能力和收敛速度。将精英保留策略引入GA以更好地保证改进算法的全局收敛性。将CEA-GA应用于模型求解,仿真实验结果表明：CEA-GA具有较强的鲁棒性、较好的寻优性能和收敛效率,且能够为集群规划满足约束条件的协同曲线航迹,从而验证了所提方法的有效性和CEA-GA的优越性。     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

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.     

面向地面运动目标的无人机协同航迹规划

由于现有无人机协同航迹规划主要局限于固定目标,提出了一种面向地面运动目标的无人机协同航迹规划方法.给出面向地面运动目标的无人机协同航迹规划总体方案;采用按时间推进的自规划与同步规划交替进行的协同规划机制,满足协同信息交互存在时间间隔的约束;在规划中将无人机运动与地面目标运动结合并构造适合于地面运动目标的启发函数,利用启发式搜索算法快速生成航迹段;采用分布计算协同变量的方法降低了协同计算量.仿真结果表明该方法可以使无人机通过信息交互和自主分布计算快速生成面向地面运动目标的三维协同航迹,且满足规划的实时性要求.     

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.     

三维真实地形环境下无人机救援航路规划方法

利用无人机(UAV)的三维飞行能力,采用优化方法规划路径,能够使其在救援任务中比地面车辆以更短的时间到达救援区域,提高救援效率.针对真实的地理环境,根据无人机约束采用均匀化网格方法进行地形建模,之后根据地形数据的特点设计适合数学计算与求解的数据结构.最后设计了包含偏离代价、高度代价、地形跟随/回避代价、威胁代价和安全距离代价的综合性能指标函数,并采用航路点交叉和网格搜索代替航路点搜索的方法,对蚁群算法进行改进完成航路规划.仿真结果表明:本文方法能够直接处理三维地形数据,在保持地貌的前提下,完成了无人机的三维航路规划任务,得到满足无人机约束的三维最优航路,提高了航路规划方法的实用价值.      

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.     

基于扩展卡尔曼滤波的舰机相对位姿估测

通过将基于扩展卡尔曼滤波的长序列图像分析方法与单目视觉技术相结合,把无人机自主着舰视觉导引中舰机间相对位姿的估测,转化为机载摄像机对着舰靶标平面3D位姿的实时估测问题.首先根据透视投影理论,建立了以摄像机的透镜中心为原点且Z轴与光轴重合的摄像机坐标系和世界坐标系,然后利用机载摄像机连续拍摄的靶标图像序列,选择描述相对运动的3个欧拉角、平移向量及它们的速度作为状态变量;由靶标角点的提取和帧间匹配,建立了反映着舰靶标上特征点的图像坐标和状态变量之间关系的观测方程,带入扩展卡尔曼滤波器,估测出舰机的相对运动参数.计算机数据仿真和基于DSP平台的半实物仿真试验验证了算法的有效性和鲁棒性.