基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

无人机三维实时航迹规划

无人机航迹规划是无人机任务规划中最重要也是最复杂的环节,针对基本粒子群航迹规划算法后期容易陷入局部最优解、算法容易“早熟”、规划出的航迹精度不高等问题,提出了一种以并行方式进行的双种群粒子群航迹规划算法;双种群粒子群算法由两个向相反方向搜索的种群构成,这两个种群协同优化,扩展了搜索范围,克服了基本粒子群算法后期容易陷入局部最优解的问题,提高了航迹的精度;如果无人机在飞行过程中检测到突发威胁,则寻找邻近航迹点作为实时重规划点,规划其到目标点的航迹;通过仿真验证了算法的有效性,并满足了实时性的要求。     

多运动目标的多无人机协同搜索追踪策略

针对多无人机协同搜索追踪区域内多运动目标问题,考虑无人机的传感器与避撞等约束和目标随机运动等特征,提出了以垂线搜索为基础的多无人机协同搜索追踪策略.策略包含任务分配和航迹规划两部分.在任务分配部分,设计了航道均分垂线搜索算法,将搜索资源在区域内均匀分配,提高协同搜索效能.在航迹规划部分,设计了改进的人工势场算法,避免发...     

无人机三维路径规划及避障方法

针对无人机(UAV)在三维环境中如何由起始点到目标点合理地规划路径避开障碍物,提出了一种基于改进粒子群算法与滚动策略相结合的UAV路径规划与避障方法.该方法首先以UAV为中心,通过传感器建立UAV的可视区域模型;其次结合滚动策略滚动探知UAV周围环境信息;最后,利用改进的粒子群算法进行路径搜索,并加入综合转角控制提高路径的平滑性.在传统粒子群算法中加入信息素与启发函数,增强算法的全局搜索能力,并对参数进行特定设计提高算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可以实现实时避障,所规划的路径相对平滑,且改进算法比传统算法具有较高的收敛性.     

一种无人机三维航迹规划算法研究

在研究无人机三维航迹规划问题时,针对基于传统人工蜂群算法易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢、寻优效率低的问题,提出了一种改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。首先,在建立包括经纬度、海拔高度信息的三维飞行区域模型后,加入了地形约束模型,并引入新的综合航迹代价评价方式。然后,在算法中引入自适应搜索策略、新型概率选择策略与Logistic混沌搜索算子来增强其对原始信息的开采能力,提高其收敛速度以及加强其鲁棒性。最后,通过三维航迹规划仿真和面对突发威胁的局部航迹再规划仿真对所提算法的有效性进行了验证。结果表明,改进后的算法提高了全局收敛能力,在收敛速度和精度上优于遗传算法和传统人工蜂群算法,适合用来解决无人机的三维航迹规划问题。     

基于改进RRT算法的UAV航迹规划与优化研究

分析步长、搜索次数对UAV航迹生成的影响,给出一种改进RRT算法。结合目标信息给出启发因子、优话采样节点选择方法、选取合适的启发概率等方法,解决了扩展树生长过程中随机性较大的问题,提高了全局搜索能力和搜索速度,同时考虑局部搜索精度。针对航迹随机化造成的航迹不够优化的问题,提出一种航迹迭代优化方法。仿真结果表明:该算法和优化方法具有较快的收敛速度和更短的搜索时间;迭代优化方法减少了冗余规划点,缩短了规划航迹,提高了航迹规划效率。     

求解无人机航迹规划问题的精英引领自适应樽海鞘群算法

针对目前无人机航迹规划成本高、精度差和稳定性不足等问题,提出一种精英引领自适应樽海鞘群算法。首先,分别引入精英质心对立学习和精英引导惯性权重机制对樽海鞘领导者和跟随者更新方式进行改进,提升樽海鞘群算法的全局搜索能力和收敛速度,并设计种群个体角色自适应调整机制均衡算法的全局搜索和局部开发;然后建立无人机二维航迹空间模型和航迹成本模型,将航迹规划转换为多维函数优化问题,并利用精英引领自适应樽海鞘群算法求解无人机航迹规划问题,以综合考虑威胁成本和燃料成本的航迹目标函数评估个体位置适应度,对航迹规划最优方案迭代求解。在两个不同复杂性的威胁场景下进行的仿真实验结果表明,与人工势场(APF)、樽海鞘群算法(SSA)、人工蜂群算法(ABA)和改进樽海鞘群算法(ISSA)相比,所提算法的最优航迹平均成本分别可以降低78.68%、61.77%、42.76%和19.36%,验证了所提算法的有效性。     

面向多目标侦察任务的无人机航线规划

针对无人机执行多目标侦察任务的航线规划问题,提出一种改进粒子群算法结合高斯伪谱法的分层航线规划方法.设计改进粒子群算法进行航线预规划,针对传统粒子群优化算法收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,通过引入混沌映射初始化和自适应参数调整策略,加快算法收敛速度,提升解的最优性.在此基础上,结合最短路求解策略,完成对侦察任务的时序...     

基于组合算法的地磁匹配导航航迹规划

研究无人机地磁匹配导航问题,为优化航迹规划,根据地磁匹配导航的特点,针对无人机航迹规划建立了特有的航迹规划模型,并提出利用组合算法对无人机的航迹进行规划.设定地磁基准图中无人机必须经过的航迹点,利用Dijkstra算法求得一条从起始点到目标点的粗选航迹,然后考虑威胁在内的各种代价应用改进“编码”的粒子群算法对粗选航迹进行优化.仿真结果表明组合算法能够克服传统算法易陷入局部最优的缺陷,大大提高了全局搜索能力,验证了组合地磁匹配导航航迹规划的有效可行性.     

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.     

多约束条件下无人机航迹规划

针对多约束条件下的无人机航迹快速规划问题,建立了导航精度约束下无人机航迹规划模型,并设计了“基于Dijkstra算法的航迹规划法”求解模型。通过校正策略优选、校正方案优选和O-D邻接矩阵处理方式,简化搜索路径,降低计算量,提高执行效率,从而实现对传统Dijkstra算法的改进。在满足导航精度约束条件的前提下,以航迹长度最短和经过校正点数量最少为研究目标进行仿真实验,并将所得结果与传统Dijkstra算法和遗传算法所得结果分别进行对比,发现此算法在精度与复杂度方面均优于传统算法和遗传算法。此结果表明,导航精度约束下无人机航迹规划模型和“基于Dijkstra算法的航迹规划法”在解决多约束下无人机航迹规划问题方面具有一定的正确性、有效性和先进性。     

基于改进PSO算法的机器人路径规划及实验

针对粒子群优化（PSO）算法存在的优化精度低以及早熟的缺点,提出一种改进的PSO算法用于机器人路径规划．根据梯度下降法中变量沿负梯度方向变化的原则,提出了改进的粒子速度更新模型．为了提高粒子的搜寻效率及精度,增加了自适应粒子位置更新系数．引入ε贪心策略设计了改进的粒子群优化算法．在部分优化测试函数上的多次试验结果表明,所提算法较其他算法模型搜索精度至少提高2倍,收敛速度也有大幅度的提升．将所提算法和改进的DC-HPSO（动态聚类混合粒子群优化）算法应用于静态障碍物下的路径规划仿真和实际试验,结果表明所提模型具有高精度、高效率、高成功率的优点．     

基于改进粒子群算法的移动机器人多目标点路径规划

针对移动机器人遍历多个目标点的路径规划问题,提出了一种基于改进粒子群算法和蚁群算法相结合的路径规划新方法。该方法将目标点的选择转化为旅行商问题,并利用蚁群算法进行优化,定义了每两个目标点之间的路径规划目标函数,利用粒子群算法对其进行优化。针对粒子群算法存在的早熟现象,将反向学习策略引入粒子群算法,并对粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进。性能测试结果表明,改进的粒子群算法能有效避免粒子早熟现象,提高粒子群算法的寻优能力及稳定性。仿真实验结果验证了新方法能有效地实现机器人的多目标点无碰撞路径规划。真实环境下的实验结果证明了新方法在机器人多目标点路径规划的实际应用中也具有有效性。     

一种改进PSO的室内机器人路径规划方法

针对室内空间局限性造成的移动机器人路径规划难度提升问题,文章分析了机器人室内移动中转弯、启停等运动特征,为获得最优规划路径引入了粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),同时为改善经典算法中收敛度低,易早熟等问题,首先使用收敛因子、线性递减、非线性凹函数、随机分布方式等对PSO惯性权重的选取进行了讨论,并结合三次样条插值方法、选取罚函数作为适应度函数等对PSO进行了算法改进,最后,以实验室作为室内环境背景进行了仿真实验,并与经典的PSO路径规划方法进行了对比,实验结果表明,文章中改进的PSO路径规划方法精度高于经典PSO方法5%,平均寻优时间比经典PSO的少5s左右,能够有效的提高规划路径的平滑度,对于室内环境中机器人路径规划具有良好的实时性和有效性。     

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。     

改进型PSO算法在VRP中的应用

运用罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,同时采用实数编码方案,将离散的车辆路径问题转化成准连续优化问题,在此基础上,用改进的粒子群优化算法求解最优值.改进的粒子群算法引入了杂交PSO模型和变异算子.仿真实验结果表明,该算法在保持粒子种群多样性、提高收敛速度和搜索精度、扩大搜索范围、避免过早收敛于局部极值点等方面...     

基于改进强化学习算法的多无人机智能航迹规划

为实现复杂任务环境中多无人机的自主飞行, 本文采用改进的强化学习算法,设计了一种具有避碰避障功能的多无人机智能航迹规划策略。通过改进搜索策略、引入具有近似功能的神经网络函数、构造合理的立即回报函数等方法,提高算法运算的灵活性、降低无人机运算负担, 使得多无人机能够考虑复杂任务环境中风速等随机因素以及静态和动态威胁的影响, 自主规划出从初始位置到指定目标点的安全可行航迹。为了探索所提算法在实际飞行过程的可行性, 本文以四旋翼无人机为实验对象, 在基于ROS的仿真环境中验证了算法的可行性与有效性。