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随着无人机应用愈加广泛,三维环境下多无人机航迹协同规划问题成为近年来的研究热点。针对多机协同航迹规划问题,基于应急物流任务环境与无人机性能约束,以全局安全运行综合代价最小为优化目标建立时空协同规划模型。考虑航迹规划中粒子群算法易陷入局部极值,后期收敛慢的缺点,提出一种基于狼群优化思想的混合改进粒子群算法HPSO-W。主要是先对粒子群算法参数进行优化,加入极值变异思想,并引入头狼召唤和优胜劣汰机制,平衡算法全局和局部搜索能力,加速后期收敛,避免局部阻滞,提高寻优性能。对比验证了HPSO-W算法的高效性,并通过实例验证了协同航迹规划方法的可行性与有效性。 相似文献
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基于混沌蚁狮算法的无人机航迹规划 总被引:2,自引:0,他引:2
针对无人机在复杂战场环境下的最优航迹规划问题,提出了一种基于混沌蚁狮算法(CALO)的无人机航迹规划方法。对航迹规划问题进行了描述,建立了数学模型,将传统蚁狮算法中蚂蚁随机游走的行为和混沌算子结合,与蚁狮形成了全局、局部并行搜索模式,提高了算法寻找全局最优值的能力。在两种威胁环境下进行了仿真试验,搜索维度分别为10和20,并与经典人工蜂群算法(ABC)、传统蚁狮算法(ALO)、灰狼算法(GWO)进行对比,最后通过收敛曲线对仿真结果进行了统计分析。仿真结果验证了CALO算法在解决无人机航迹规划问题时的有效性和可行性。 相似文献
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针对标准粒子群算法因为惯性因子固定导致航迹规划不理想,以及固定斜率粒子群算法惯性因子斜率调节不灵活的问题,在算法中引入折线斜率惯性因子形式,使其斜率根据需要可以进行灵活调节,提高算法对旋翼无人机三维航迹的规划成功率,且减小航迹长度。首先,根据旋翼无人机实际飞行环境建立三维果园环境模型,根据路径长度、躲避障碍、飞行范围和航迹高度范围来构造适应度函数;然后,分析了标准和固定斜率粒子群算法的原理,找到了算法的缺陷,对其进行了改进,并给出了详细的实现步骤。数据对比显示:在进行旋翼无人机三维航迹规划时,相比于其他两种粒子群算法,折线粒子群算法对于航迹规划的成功率和航迹长度有明显改善。 相似文献
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针对战场环境下无人机的侦察路径规划问题,首先设计突防飞行与多目标区域搜索的一体化侦察航迹规划策略。然后针对侦察任务中的突防问题,在传统快速扩展随机树(RRT)的改进算法基础上,提出一种基于改进RRT*的无人机突防航迹规划方法,通过设计目标偏置算法解决了传统RRT算法采样点随机性大、收敛速度慢等问题。针对侦察任务中的目标搜索问题,使用改进的旋转卡壳路径规划器(RCPP)进行覆盖式航迹规划,提高了搜索覆盖率。最终通过对比仿真试验,验证了所提出算法的优越性,以及算法应用于战场侦察任务的有效性。 相似文献
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针对无人机三维在线航迹规划对算法速率、航迹最优性的需求,提出了基于改进ARA*算法的无人机在线航迹规划方法。首先,建立无人机三维航迹规划的数学模型;然后,提出了节点空间约简策略、局部启发项策略以提高算法收敛速率,并针对复杂规划环境提出了启发因子自适应递减策略。仿真结果表明,所提算法能够快速、稳定地生成首条可行航迹,并在剩余时间内不断提高航迹质量,可应用于不同类型的在线规划任务,动态地适应规划时间与航迹最优性的要求。 相似文献
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无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划算法。该算法前期使用Dijkstra算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快而陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明:在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文提出的改进启发式蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定的应用价值。 相似文献
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针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。 相似文献
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基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计. 相似文献
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基于agent的作战建模与仿真是无人机集群侦察效能评估的重要方法,但以往方法中agent行为机制 和模型结构难以描述复杂任务场景下的自组织侦察行为。以反海盗侦察任务为例,提出一种面向集群自组织 侦察的作战建模与仿真方法。设计多agent分层复合行为机制和可组合模块化agent模型结构,通过简单行为 的组合描述复杂行为;通过信息素图模块与航路管理模块的交互,实现自组织航路规划与飞行控制;并通过仿 真算例,来验证方法的可行性,对比分析不同航路规划方法的侦察效能。结果表明:自组织航路规划对中断航 路侦察的动态事件的适应性更强;对于大区域、长时间、低目标密度的区域覆盖侦察任务,仅通过改进航路规划 方法来降低访问间隔难以显著提高目标发现概率。 相似文献
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目前,有关无人机空战的研究主要考虑无人机的完全自主决策机动算法,关于有人机有限监督决策下的空战机动决策的研究鲜有报道,更缺乏对有人—无人机协同作战的研究。为实现无人机协同空战过程中的自主机动,设计一种基于路径规划技术的有人—无人机协同空战机动决策模型。首先,引入动态栅格环境,自适应调整栅格规模和分辨率,以弥补静态栅格环境规划空间越大规划效率越低的缺陷;然后,将A star 算法规划路径作为参考路径,提出ACO-A star 混合路径规划算法,以提升ACO 算法的寻优效能;最后,基于均值聚类算法设计有人—无人机协同空战机动决策算法。进行空战对抗仿真模拟,结果表明:所提出的算法具有更好的决策正确性,可有效提升空战胜率。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(9):199-209
In this paper, a bio-inspired path planning algorithm in 3D space is proposed. The algorithm imitates the basic mechanisms of plant growth, including phototropism, negative geotropism and branching. The algorithm proposed in this paper solves the dynamic obstacle avoidance path planning problem of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the case of unknown environment maps. Compared with other path planning algorithms, the algorithm has the advantages of fast path planning speed and fewer route points, and can achieve the effect of low delay real-time path planning. The feasibility of the algorithm is verified in the Gazebo simulator based on the Robot Operating System (ROS) platform. Finally, an actual UAV autonomous obstacle avoidance path planning experimental platform is built, and a UAV obstacle avoidance path planning flight test is carried out based on this actual environment. 相似文献
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将蚁群算法与人工势场算法相结合,提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中,首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配,避免了在迭代初始阶段,信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上,从而陷入局部最优的问题。其次,通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数,避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素,从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解,并通过仿真验证了有效性。 相似文献