无人机三维航迹规划方法研究

航迹规划算法是无人机关键技术之一,同时也是任务规划系统（Mission Planning System）核心之一。针对固定目标规划问题,提出一种voronoi图改进算法和动态稀疏A*算法融合的三维航迹规划方法。该方法针对固定威胁目标,通过改进voronoi图规划算法快速求解二维航迹路径,然后在该路径参考下,用动态稀疏A*算法求解符合无人机飞行动力学约束的三维航迹。试验表明,该算法比动态稀疏A*算法规划速度快,并保证了航迹最优性。     

基于动态规划的无人机航路优化问题研究

无人机航路规划往往指无人机在初始位置、终止位置和一些目标任务结点确定之后的航迹优化问题;在无人机飞行任务执行过程中,无人机需要在参考飞行航线的约束下,根据局部地形、地貌、障碍、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制,实时的计算出飞行航路,并跟随该航迹完成飞行任务;在利用Dynapath(动态路径)算法进行参考航线优化的过程中,考虑了飞机机动性能的限制;在此基础上,详细讨论了参考航线由多航段组成时航路点的处理方法并进行了计算机仿真,仿真结果表明该方法可以比较理想地进行航路点的处理,得到比较良好的最优航迹。     

面向图像三维重建的无人机航线规划

随着无人机技术的发展,无人机序列影像三维重建越来越受到人们的关注。为完整重建任务区域的三维模型并减少无人机飞行功耗,提出一种面向图像三维重建的无人机航线规划算法。针对凸多边形任务区域,在图像重叠度和时间连续性的要求下,基于光栅法规划扫描航线并结合最佳扫描方向使得转弯次数最少。借助Gazebo仿真平台,对比验证了无人机按照该算法规划的航线飞行时功耗更小,且拍摄得到的序列影像能够重建任务区域三维模型。     

利用动态规划和电势理论规划UAV三维航迹

用改进的电势理论规划无人机的三维航迹。充分考虑了地形威胁、火力及雷达威胁同时存在的情况,并对它们的权重对航迹规划的影响进行了研究。通过限制航线到包含任务起止点直线的距离,不但克服了电势法无法收敛目标点的问题,而且可以缩短飞行航程;研究惩罚函数中各因素不同权重对飞行航线的影响,选择出最优权重系数;通过仿真试验可知,该方法能够成功地为无人机规划出安全的飞行路径。     

城市低空环境中多旋翼无人机在线航线规划方法

为无人机规划一条从起点出发到达指定目标点的航线是实现无人机各种应用的重要前提.飞行过程中,无人机应具备对于各种动态变化快速响应并重新规划航线的能力.针对多旋翼无人机在飞行过程中可能遇到的各种动态变化,研究其在离散城市环境下的在线航线规划问题.首先,建立离散环境模型,并基于此模型定义无人机飞行规则;随后,建立无人机航线规划模型,包括对航点的约束条件及航线规划的指标;其次,将各种动态变化按照其对无人机的不同影响进行分类,分为固定禁飞区、合作无人机、非合作无人机3类,并针对不同种类动态变化特点,分别提出重新规划三维航线、改变飞行速度、滚动优化三维航线3种在线航线规划策略及综合应对策略;然后,改进快速随机扩展生成树算法(RRT),使其适合于离散城市环境.仿真实验中分别验证了所提出的在线航线规划策略在应对单一动态变化及组合动态变化时的有效性.     

改进人工势场法的四旋翼路径跟随能力研究

为了提高四旋翼无人机航线任务飞行中的路径跟随能力和抗干扰能力,设计了一种基于改进人工势场法的路径跟随算法,该算法针对目前的人工势场法只能逼近目标点和避开障碍点、没有一个很好的路径跟随能力的缺点,通过增加目标航线上的点对无人机的吸引力来驱使无人机在逼近目标航点的同时能较好地跟随航线。构建了四旋翼无人机控制算法仿真,通过仿真无人机在飞航线的多种情况证明,所设计的路径跟随算法具有很强的抗干扰能力以及较高的控制效率。     

基于改进A*算法的无人机航迹规划

在无人机航迹规划问题的研究中,针对在执行飞行任务前,需要根据所经区域内已知的地形、地貌、障碍和威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制计算出飞行航迹, 并根据规划出的航迹完成飞行任务.能准确识别起始点到目标航路,提出了一种基于改进A*算法的无人机航迹规划方法,将无人机自身的性能和飞行任务结合到A*算法中去,在节点的搜索过程中解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题.通过简单的路径消减算法去除不必要的航迹点,使得规划出来的航迹能够最大程度上满足无人机的运动特性.仿真结果表明采用的方法计算速度快并且规划达到最优性能.     

基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划

无人机三维路径规划是一个比较复杂的全局优化问题,其目标是在考虑威胁和约束的条件下,获得最优或接近最优的飞行路径.针对鲸鱼算法在进行无人机三维航迹规划时,存在容易陷入局部最优、收敛速度较慢、收敛精度不够高等问题,提出了一种基于莱维飞行(Lévy flight)的鲸鱼优化算法(Levy Flight Based on Whale Optimization Algorithm,LWOA),用于解决无人机三维路径规划问题.该算法在迭代过程中加入了Levy飞行对最优解进行随机扰动;引入了信息交流机制,通过当前全局最优解和个体记忆最优解以及邻域最优解来更新个体的位置,能够更好地权衡局部收敛和全局开发.仿真结果表明,所提路径规划算法可以有效避开威胁区,收敛速度更快,收敛精度更高,且更不易陷入局部最优解.当迭代次数为300次、种群个数为50时,LWOA算法求得的成本函数值是PSO算法的91.1％,是GWO算法的92.1％,是WOA算法的95.9％,航迹代价更小.     

基于k度平滑的多无人机协调路径规划方法

针对多无人机协同的轨迹规划问题,提出一种基于k度平滑法的多无人机协同路径规划方法.通过改进的蚁群优化算法搜索最短路径,应用k度平滑方法平滑初始路径并实现多无人机的协调.通过k度平滑引入多无人机协调算法,使多架无人机能够在k度时间间隔内到达指定地点.通过仿真实验将所提方法与改进蚁群算法、经典算法及平滑方法进行对比分析,验证所提算法的可行性和有效性.实验结果表明,所提策略能够有效提高多无人机路径规划效率,实现多无人机同时到达指定位置的目标,且具有良好的可行性、有效性.     

基于区域分割的无人机路径规划

研究无人机路径规划优化问题,针对在城市环境下执行飞行任务前,需要根据所经城市内已知的建筑物信息以及飞机本身性能的限制计算出飞行轨迹,并根据规划出的路径完成飞行任务。在给定起始点和目标点上,提出了一种城市建筑物遮挡模型的无人机路径规划方法。主要包含两方面的内容:一是利用圆柱虚拟城市建筑物环境使建筑物对无人机的遮挡面积可计算;二是在计算出无人机飞行的水平平面上(x,y)点遮挡值的基础上,给出了无人机搜索区域等分的沿对角线折线走法的优化路径规划,得到一条遮挡面积最小的路径并进行仿真。仿真结果表明,规划方法能够快速有效地完成规划任务,获得满意的航迹,为无人机优化路径提供了依据。     

基于改进快速扩展随机树方法的隐身无人机突防航迹规划

针对隐身无人机在日趋严密的雷达防御系统下的生存问题,提出了基于改进快速扩展随机树的隐身突防航迹规划方法.本文首先对隐身突防航迹规划中无人机的动态雷达散射截面积和雷达的发现准则这两个关键问题进行了分析和建模,然后针对现有算法在解决隐身飞机航迹规划问题时的不足,设计了改进快速扩展随机树算法,将无人机的雷达散射截面积随姿态变化的情况考虑到新节点生成中,并且结合滚动时域策略计算时域范围内所有节点的瞬时发现概率均值,以判断新节点可行性.仿真结果和对比研究表明,算法的改进策略能够处理隐身突防航迹规划的两个特性,并且可在复杂环境下快速生成更优的突防路径.     

复杂城市环境下无人机三维路径规划

基于转移的快速扩展随机树(T-RRT)算法,能够较快寻找到机器人在二维复杂成本空间的低危险度路径,但面对无人机的三维飞行工况,其规划结果较差,针对此问题,提出了一种基于探索、启发和转移的EHT-RRT(exploring heuristic transition-based RRT)算法.首先,算法在T-RRT的基础上...     

基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划

为解决三维复杂环境下无人机动态航迹规划问题,提出一种基于改进约束差分进化算法的动态航迹规划方法,以满足对实时性及动态搜索精度的要求.首先,根据无人机航迹规划特点将其描述为包括飞行约束及威胁约束在内的约束优化问题,并构造目标代价函数和约束限制函数;其次,将广义反向学习和自适应排序变异操作引入到约束差分进化算法中,以提高算法的多样性、收敛速度和寻优精度;最后,利用自适应权衡模型对各状态下的约束限制进行处理,充分利用“精英”个体信息,实现对目标适应值的合理转换.通过仿真实验以及与3种先进约束差分进化算法比较表明:所提方法能够有效实现静态及动态威胁回避,规划出安全适航的飞行路径,实现地形跟随;相较于其他3种算法,所提方法具有寻优性能好、鲁棒性强、收敛速度快和可靠性高等优势.     

An improved constrained differential evolution algorithm for unmanned aerial vehicle global route planning

This paper formulates the global route planning problem for the unmanned aerial vehicles (UAVs) as a constrained optimization problem in the three-dimensional environment and proposes an improved constrained differential evolution (DE) algorithm to generate an optimal feasible route. The flight route is designed to have a short length and a low flight altitude. The multiple constraints based on the realistic scenarios are taken into account, including maximum turning angle, maximum climbing/gliding slope, terrain, forbidden flying areas, map and threat area constraints. The proposed DE-based route planning algorithm combines the standard DE with the level comparison method and an improved strategy is proposed to control the satisfactory level. To show the high performance of the proposed method, we compare the proposed algorithm with six existing constrained optimization algorithms and five penalty function based methods. Numerical experiments in two test cases are carried out. Our proposed algorithm demonstrates a good performance in terms of the solution quality, robustness, and the constraint-handling ability.     

基于改进遗传算法的无人机路径规划

针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径.首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复...     

基于改进D*算法的无人机室内路径规划

针对多旋翼飞行器室内无GPS信号时的导航问题,本文采用二维码阵列构建室内定位系统,基于改进D*算法实现无人机室内路径规划,从而实现飞行器在室内的自主导航和避障。基于ArUco二维码设计了地面阵列为无人机提供了全局精确定位信息,使用改进D*算法保证了无人机在飞行过程中能自主进行路径规划和飞行。通过设计实验对改进D*算法进行了数值仿真验证,并在实际无人机的飞行中应用。实验结果证明:所提改进算法较传统D*算法能更好地保证无人机的飞行安全,同时基于二维码阵列的定位方式不但具有较高精度同时成本低易于实现。     

固定翼无人机在线航迹规划方法

在不确定环境下,针对固定翼无人机（UAV）航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。首先,对凸多边形障碍物进行最小外接圆拟合;然后,根据静态威胁,将规划问题转化为一系列时域窗口内的在线子问题,利用模糊粒子群算法实时优化求解以实现静态避障;当环境中存在动态威胁时,使用改进人工势场法对航迹进行调整完成动态避障。为了满足固定翼无人机的动态约束,同时提出固定翼UAV的碰撞检测法,可提前判断障碍物是否为真正威胁源,以此减少转弯频率和幅度,降低飞行代价。仿真实验结果表明,所提方法在固定翼UAV航迹规划中能有效提升规划速度、稳定性与实时避障能力,且克服了传统人工势场容易陷入局部最优的缺点。     

基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划

无人机在有障碍物的三维空间环境中飞行,采用常规A*算法进行避障航线的规划存在搜索节点多、搜索区域大、搜索时间长、搜索效率低、生成的航线拐角多且含有大量非必要冗余航点、没有考虑无人机自身体积与尺寸而引发的飞行中与障碍物边界碰撞的航线不安全等问题。因此，设计一种改进A*算法,首先,考虑无人机本身体积与尺寸,提出一种消除边界碰撞事故的子节点扩展方法；其次,改进评价函数,减少往复搜索次数,缩小搜索区域面积,提高搜索效率；然后,根据Floyd思想,对生成的航线进行简化处理,消除航线中的冗余航路点,减少航线转角数量,达到简化航线并改善航线平滑度的效果；最后,非线性仿真及飞行试验表明了改进的A*算法生成的航线更加安全、高效,并使无人机的飞行连续和顺畅。