一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题，提高其在多约束条件下的寻优性能，提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先，利用Circle混沌映射进行种群初始化，提高种群多样性；在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数，并在位置更新时进行位置限定，提高算法全局寻优的性能；在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数，避免算法进入局部最优。同时，引入分段随机的反向学习策略，进一步提高种群多样性，平衡全局寻优与局部探索的性能。然后，以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码，构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数，结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后，通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加，最差路径次数减少，路径平均解减少。