基于数字地形数据的静态航路规划

在地形数据的静态航路规划的研究基础上，简要地介绍了威胁回避、通视性分析的概念及算法；威胁模型的定义及几种静态航路规划的方法。     

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。     

一种基于自动相关信息四维运算的飞行间隔算法设计与实现

本文介绍了无人机（UAV：UnmannedAerialVehicle）航路规划的分层模式，提出了实时航路规划中四维接近算法，对UAV与静态和动态目标的接近距离进行了分析计算，为航路规划及时提供飞行过程中的危险接近信息，并进行了数字仿真。数字仿真表明：该算法具有较高的运算速度和较好预测精度，可快速提供UAV与周围静态和动...     

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。     

无人机航路规划技术研究进展

无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望.     

启发式实时航路重规划技术

文中将三维实时航路重规划问题进行了形式化定义,使用航路惩罚度来评价航路的优劣,并提出了一种改进的粒子群优化算法(M-PSO),来求解实时航路重规划问题。试验结果表明,改进的粒子群优化算法在求解三维实时航路重规划问题上,具有较好的实时性和稳定性,能够快速搜索到可以躲避所有威胁区的航路,并且使得种群中的个体达到收敛状态。     

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.     

一种基于最优控制的航路规划方法

阐述了一种与地形紧密结合的基于最优控制理论的航路规划方法。该方法利用二维三次卷积插值法构造地形函数,采用三维的航路规划进行地形跟随,地形回避和威胁回避,并对俯仰角进行ＰＤ（比例微分）控制。该方法计算量小,大大减小了规划时间,提高了规划结果的实时性,最优控制理论结合ＰＤ控制使得航路的三维规划鲁棒性好,有效地抑帛最振荡和发散,为低空突防的飞行器提供了很好的参考飞行航路。     

某类任务的无人作战飞机航路规划

讨论了对于包含了既是威胁又有价值的节点的任务模型,无人作战飞机航路规划问题解决的思路和关键环节,并构建了数学模型,然后应用A*启发算法求解各个目标点的最优航路,并依据作战指挥人员对作战方案的总体把握给出的权衡因子,计算每个目标点取得的费效比,确定满足一定条件下最先攻击目标.实例仿真表明该方法可以有效地解决这类任务的航路规划问题.     

多架无人机协同航路规划方法研究

根据敌方防御区域内雷达，导弹等威胁阵地的具体分布情况，采用划分Voronoi多边形的方法制订初始航路，然后对初始航路进行了合理的离散处理，最后采用动态链类比法调整航路，航程并对航路进行光顺处理，提出了一种协调多架无人机（UAVs）于同一时间到达目标点的航路规划方法，用数字仿真技术对该方法进行了验证，结果表明该方法是可行的。     

反舰导弹航路规划的递推算法

为了减小武器系统的作战反应时间,针对具有航路规划功能的反舰导弹,总结了导弹进行航路规划所需满足的约束条件,提出一种信息处理量小、计算迅速的无威胁规避航路规划算法——递推算法。递推算法秉承导弹按预定攻击方向攻击目标所需导航点最少的原则,根据一定的假设条件,由目标位置开始,按攻击方向的反方向,依据平面几何理论,依次递推得到所有导航点位置,以及导弹在各导航点的转弯角度,直至发射点。仿真数据表明,由该算法得到的参考航路,相对较短且便于工程实现。     

防区外发射导弹的航路规划

超低空突防是目前远距离空地导弹对地攻击的最为有效的突防模式,而预先对导弹突防路线进行航路规划则是灾防成功与否的关键。本文系统地给出了航路规划的设计思想、数学原理和路径生成方法,定量描述了威胁场和地形的数学模型。同时运用威胁场分区规划法、遗传算法,以及最优控制专家知识库的全新的寻优方法对复杂环境进行搜索,并引入模糊数学进行评估决策,从而产生最佳实防路径。     

飞行冲突下改航模型和算法研究

为解决飞行冲突下的改航问题,将不具备优先权的飞机看成是沿预定航路动态移动的威胁体,其保护区即看作该威胁体的威胁区域,建立改进的威胁概率模型——两机冲突概率模型,以确定其临界圆。在考虑改航偏离预定航路飞行代价的基础上,建立了改进的改航模型。针对三种飞行冲突分别给出了相应的改航最优路径规划分析。基于最短航程设计了相应的启发式算法,并对两种场景进行算例仿真。仿真结果表明,该模型和算法是有效可行的,可以很好地处理这类改航问题,为飞行冲突下的飞机规划出相对安全经济的改航路径,以及时解脱飞行冲突。     

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。     

基于A~*和鸽群算法的快递无人机航路规划

针对快递无人机在复杂城镇环境条件下的路径寻优问题,提出了一种基于A~*和鸽群算法的航路规划算法。首先,建立威胁代价和障碍物模型,利用约束条件缩短A~*算法搜索时间,再通过A~*算法引导无人机快速到达目标点;然后,对鸽群的粒子编码方式和适应度函数计算方法进行改进,通过鸽群优化算法实现障碍物的规避;最后,利用三次B样条曲线对航路进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该算法收敛速度快、航路长度短、威胁代价小,生成的航迹平滑可飞,适合快递无人机在复杂城镇环境中穿行。     

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。     

一种陌生环境的无人机在线Laguerre航路规划方法

针对多旋翼无人机在陌生城市低空安全飞行的需要,研究了适合于陌生环境应用的在线航路规划方法。在分析传统Laguerre图航路规划原理及其航路安全性优势的基础上,首先导出了面向单个拟飞通道的Laguerre规划航路的特性。进而,通过最小化航路安全误差,建立了单个航段的最佳安全航路。在上述研究的基础上,提出了面向陌生环境的在线滚动式Laguerre航路规划方法。设计了模拟城市建筑物分布的仿真飞行场景,并通过对比分析不同规划方法对于仿真场景的航路规划结果,显示了本文算法在航路规划问题中避撞安全性方面的优势。     

针对定向通信类目标的无人机搜索策略研究

目标搜索策略的研究可分为两大类:一类是航路规划层面的航路搜索策略;另一类是导引头层面的导引头搜索策略.在航路规划层面进行定向通信类目标的搜索策略研究,提出了改进的螺旋搜索航路.与目前大多数文献不同的是,在搜索航路规划时考虑了通信类目标的特点,并且在搜索航路规划的基础上,基于虚拟目标理论进一步完成了搜索制导律的设计,以使无人机按照设计的航路飞行,并在航路存在误差时保证导引头指向理论轨迹上的虚拟目标,从而提高目标截获概率.最后基于质点模型验证了搜索制导律的可行性,表明提出的搜索航路及制导律具有一定的理论价值与工程参考价值.     

基于滑动时间窗的飞行器航路动态优化方法

以改进型Dynapath算法为基础,运用预测控制原理,提出了一种基于滑动时间窗的航路动态优化算法。通过选择合适的数据窗口长度,在这个窗口时间内进行威胁建模,做出战场短期预测。随着时间的推移,规划窗口也相应地向前滑动。仿真结果表明,该方法实时运算数据量小,兼顾了全局航路动态最优化。