基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

飞行器航迹规划中的规划区域建模方法

针对网格法用于规划区域建模的不足,提出了一种新的规划区域建模方法-多航迹区链接图法.该方法在对规划区域进行建模的过程中充分考虑飞行器的特性、飞行环境和使用特点,结合规划区域中障碍物的属性、形状和分布情况构造出航迹点的候选区域,从而得到规划空间的多路径区连接图的建模描述,基于这种建模描述使用优化算法来规划飞行器的较优或"可行"航迹.仿真结果表明,该算法有效的利用了背景知识,计算快,耗时少,搜索效率高,对于有效地解决战场环境下飞行器的航迹规划有工程实用价值.     

飞行器航迹规划算法综述

首先给出了飞行器航迹规划的概念和问题描述对航迹规划算法中的轨迹优化、路径规划和基于类比的航迹规划进行了分类介绍，其次对多飞行器编队航迹规划的两种控制方式进行了简单说明．最后指出了航迹规划中需要进一步研究的问题。     

飞行器多任务在线实时航迹规划

 针对不确定环境中的飞行器多任务航迹规划问题展开研究,提出了一种基于飞行路线图的两阶段航迹规划框架,航迹规划分成学习和查询两个阶段,环境信息和飞行器约束条件分阶段体现。在该框架下,通过采用一种混合多任务动态航迹规划方法,分别在稀疏路线图上实时搜索初始航迹和在精细路线图上启发式搜索后备航迹,能够在具有预先未知威胁、可变飞行任务的战场环境中实时生成三维航迹。     

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

动态环境下在线航迹规划的滚动优化方法

动态环境下飞行器在线航迹规划问题的难点在于规划方法需要适应飞行环境的动态变化,以及规划快速性与准确性之间的矛盾。在综合分析动态环境下航迹规划问题特点的基础上,提出了一种在线航迹规划的滚动优化方法。采用模型预测控制对指令航迹进行滚动优化。通过引入新的末端惩罚项,构建了一种更能反映未来段航迹偏离程度的性能指标,使飞行器能够对未来段参考航迹的航向变化提前作出反应。相比传统的固定时域的规划方法,规划的快速性和准确性同时得到了提高。仿真结果表明,该方法能够在动态环境下在线生成较精确的指令航迹,引导飞行器以较小的偏差沿参考航迹飞行。     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

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。     

基于PH曲线的多无人飞行器协同航迹规划研究

随着无人飞行器智能化的发展,如何使其在动态环境下避开运动威胁,并能协同以规定的时间和角度进行攻击,从而顺利完成作战任务成为研究热点.基于Pythagorean Hodograph(PH)曲线进行在线航迹规划,提出了分布估计算法和差分进化算法相结合的方法进行航迹参数寻优,并给出了在线避障多无人飞行器协同航迹规划方法,仿真试验结果表明加入速度预测的多无人飞行器协同航迹规划方法的有效性.     

无人飞行器航迹规划方法综述

首先从不同角度给出航迹规划的两种定义,把航迹规划问题拆分为规划空间、航迹表示、约束条件、目标函数、规划算法五个子问题,提出了适用于各类无人飞行器航迹规划问题分析求解的过程模型。对规划空间构造方法、目标函数、规划算法进行分类比较,并给出每种方法的优、缺点及适用范围,辅助规划人员针对具体需求快速明确规划思路并选择算法。最后指出了航迹规划未来面临的新问题、新挑战。     

飞机低空突防中的航路规划技术研究

针对飞机低空突防航路规划中存在的计算复杂和收敛性等问题,在基本遗传算法的基础上提出了一种基于自适应伪并行遗传算法的优化方法,使用该方法得到的飞行航线严格经过飞机的起始点和目标点,而且满足飞机到达目标点的航向角要求,使威胁飞机的因素最小,可有效提高飞机的任务生存率。     

武装直升机对地攻击路径规划遗传算法适配函数设计

简要分析了武装直升机对地攻击路径规划问题,基于遗传算法构建了武装直升机对地攻击路径规划适配函数,详细论述了适配函数中各主要威胁因素,并对路径可行性进行了分析,提出了路径可行性调整方案,针对路径撞山情况下地形威胁不合理问题,提出了解决方案.     

一种新的元胞自动机航迹规划算法

基于元胞自动机理论提出一种新的航迹规划的算法,该算法克服了传统元胞自动机航迹规划算法只能针对存在安全飞行区域情况下规划航迹的局限性,新方法能够在全空域受到地空威胁的条件下,选择威胁较小区域规划出航迹。     

基于滚动窗的元胞自动机实时航迹规划方法研究

为满足载机实时航迹规划中威胁环境不确定性和规划算法实时性的要求,基于预测控制滚动优化的思想和元胞自动机理论,提出一种适合载机实时航迹规划的算法一滚动窗元胞自动机实时航迹规划方法.仿真结果表明,该方法能够在预先未知威胁的飞行环境中有效规划出动态航迹.     

低空突防路径规划方法综述

分析了低空突防路径规划应满足的条件和特点，阐述了目前国内外正在应用和研究的几种路径规划方法；最速下降法，动态规划法，专家系统法和遗传算法等的研究现状和发展方向，最后对飞行器低空突防路径规划技术进行了简要的总结。     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划

先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划，为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进，提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则，有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的结果。     

基于元胞自动机的飞机低空突防航路动态优化

提出了一种新型的航路动态优化算法——多层元胞自动机算法，描述了应用元胞自动机搜索飞机动态优化航路的策略。利用元胞自动机的计算并行性，使该算法大大减少了计算时间，提高了动态优化的实时性。最后用计算机进行了仿真，取得了较好的仿真结果。     

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。