基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

航天器时态规划技术研究进展

结合航天器自主运行的迫切需求,阐述了航天器任务规划问题给智能规划技术带来的挑战,并重点分析了具有时间属性的规划方法研究必要性。给出航天器时态规划定义,分别总结了状态空间时态规划建模方法和基于时间线的时态规划建模方法,并给出时态规划知识模型关键元素定义。根据规划方法发展现状,归纳总结前向链、模型转换、规划空间规划和分层任务网络四种方法在时态规划技术方面的特点和研究进展,着重描述各种方法对规划中时间要素的处理。在对目前的航天器时态规划技术发展趋势总结分析基础上,给出了未来航天器时态规划技术的发展建议。     

期望状态序列导向的深空探测器规划修复方法

Aiming at the challenges caused by the persistence, concurrency and energy consumption of probe actions, a plan repair method of deep space probe based on the expected state sequence is proposed. In this method, the expected state sequence is formed of the expected effect of the unfinished action and the expected precondition of the unexecuted action in the pre designed plan, according to the execution status of the action. The expected state sequence is an ordered set of states with mixed logic and energy, providing subgoals for plan repair and also transforming the plan repair problem into the state transition path searching problem. During the search, the plan repair strategy with energy supply priority is proposed, which separates the logic repair from energy repair to reduce the difficulty of solving the problem. And this method enables the probe to recover from plan failure autonomously. Finally, the effectiveness and rationality of the proposed method are verified through simulation by taking the Mars Orbiter as an example.     

基于最小二乘拟合法的分布式POS全局估计方法

针对无法保证各子阵天线附近均安装高精度子惯性测量单元（IMU）的问题，提出了一种基于最小二乘拟合的分布式位置姿态测量系统（POS）全局估计方法。首先，建立了考虑一维柔性变形角的主/子传递对准误差模型；然后，采用卡尔曼滤波（KF）估计已安装子IMU的子阵天线运动参数；最后，在已获取运动参数的基础上，采用最小二乘拟合估计未安装子IMU的子阵天线运动参数。半物理仿真实验结果表明，所提方法精确实现了阵列天线运动参数的全局估计，且未安装子IMU的子阵天线运动参数估计精度与相邻的子阵天线运动参数估计精度相当。      

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

一种飞机大尺寸曲面测量点差异性规划方法

数字化测量技术在飞机大尺寸零部件检测的应用日益广泛，合理规划测量点数量和分布以精确地描述待测特征已成为关键问题之一。针对复杂曲线曲面的测量点规划问题，提出了一种基于确定性表达的测量点差异性规划方法。利用非均匀有理B样条（NURBS）理论精确拟合自由曲线，通过粒子群优化算法综合优化控制点及权因子，构建高精度的拟合曲线。提出了面向曲率特性和测量不确定度的布点策略，结合曲面特性建立完整、高效的测量点规划流程。基于CAA模块程序化实现了测量点规划方法，并以试验件为验证对象，验证了所提方法的可行性和系统的有效性。      

从城市规划与发展角度对军民合用机场的反思——以济宁曲阜机场为例

以济宁曲阜机场为例,结合菏泽机场规划,说明了济宁曲阜机场存在机场位置与旅游景区位置发生偏离、对济宁城市空间扩展引导不足、限制菏泽机场规划、影响济宁综合交通枢纽建设以及机场容量无法满足旅客量增长等问题,这些问题具有一定的普遍意义,希望能促进规划和决策者对军民合用这一机场建设方式采取更为谨慎的态度.     

应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。