基于MB-RRT*的无人机航迹规划算法研究

随着小型无人机的广泛应用,提高无人机的自动巡航能力变得至关重要。无人机航迹规划是指其在已知环境地图信息下展开航迹规划,实现无碰撞的、平滑的、从初始点到达目标点的路径。针对现有算法依然存在收敛速度慢、内存消耗大、航迹规划固定步长和航迹平滑度无法满足实际无人机飞行等问题,提出了MB-RRT*(Modified B-RRT*)算法,通过懒惰采样方法加快算法收敛速度并减少内存占用;设计自适应步长来解决算法在障碍物附近生长树的局限性问题,从而提高了找到初始可行解的速度和质量;然后利用降采样和3次贝塞尔插值算法实现了曲线拟合的功能,使算法最终生成相对平滑的航迹,为无人机实际飞行提供可行的航迹规划方法。最后在多组不同环境复杂度的实验中,通过与其他算法相比较,验证了所提算法的有效性。     

基于EB-RRT*的无人机航迹规划算法研究

随着小型无人机的广泛应用,无人机的自动巡航能力变得至关重要。无人机航迹规划,是指其在已知环境地图信息下展开航迹规划以实现无碰撞地、平滑地从初始点到达目标点。针对现有算法依然存在收敛速度慢、遍历时间长和航迹曲线化无法满足实际无人机飞行条件等问题,首先提出了EB-RRT*(Efficient B-RRT*)算法,设计自适应避障提高算法收敛速度并减少内存占用;然后采用栅格分区的方法缩短附近节点的遍历时间;最后利用合理的降采样和三次贝塞尔插值算法对折点进行光滑化的处理,使算法最终生成相对平滑的航迹,为无人机实际飞行提供可行航迹规划方法。进行了多组不同环境复杂度的实验,并将该算法与其他算法进行对比,结果验证了所提算法的有效性。     

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A*算法的无人机跟踪目标的航迹规划

针对无人机跟踪目标的航迹规划问题,文章提出了一种双评估函数的改进A*算法;首先,根据无人机在跟踪目标时的飞行特点提出了航迹规划策略,并结合无人机的油耗、航迹长短和机动性能等约束条件来设计中间目标点的评估函数和航迹片段的评估函数;之后,采用加权法对A*算法进行改进,以使航迹的优化与时间耗费之间找到平衡点;同时,改进在Open表中插入与删除节点的方式,提高计算效率;最后,通过对跟踪航迹的仿真,表明该算法可以快速、有效地为无人机在跟踪目标时规划出优化的航迹.     

无人机三维航迹规划算法研究

在模拟仿真出无人机三维飞行环境的基础上,根据航迹规划的要求,建立对应数学模型,并采用蚁群算法进行优化仿真.针对基本蚁群算法存在的搜索时间长、容易陷入局部最优解等缺点,将蚂蚁当前位置与目标位置的距离信息反馈到系统中作为航迹规划的控制信息,同时对航迹节点的选择方法进行改进,以提高算法的效率.仿真实例结果表明,该算法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹.     

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。     

基于人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

为求解航迹规划问题,引入人工蜂群(ABC)算法,并将航迹空间以网格划分,通过固定起始节点和设定最大允许航迹节点数等方法,解决了ABC算法应用于航迹规划的2个难题:航迹节点不固定和邻域构造困难,实现了将ABC算法应用于航迹规划问题.通过典型的实例仿真对算法性能进行测试,并与其他智能优化算法进行比较,结果表明:该算法不仅增加了解的多样性,有效克服了停滞行为的过早出现,而且能够加快收敛速度,得到全局最优解或近似解,是解决航迹规划和其他组合优化问题的一种有效算法.     

基于K路径算法的多无人机协同航迹规划

对于满足无人机团队中各机同时到达目标这样一个特定的协同要求,首先采用K路径算法实现了无人机的多航迹规划,然后采用速度控制和K路径算法相结合的办法实现了各无人机之间的时间协同.对整个协同航迹规划问题,采用一种分散式求解方法,把高维优化问题分解成低维、计算量小、通讯数据少的问题.     

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。     

无人机低空突防航迹规划算法研究

结合低空突防中的地形跟随/地形回避/威胁回避( TF/TA2)技术,在分析无人机各种机动性能以及A-Star算法的基础上,提出了一种基于局部空间搜索最优节点的方法,将A-Star算法进行稀疏化处理;设计了更贴近实际的航迹代价计算方法,将算法与数字地形相结合进行仿真计算.仿真结果表明,设计的航迹规划算法兼顾了算法效率、航...     

基于改进A*算法的三维航迹规划技术研究

A*算法在实现节点搜索时执行的是大空间搜索,该方式在三维空间中对时间和内存的消耗都较大。结合无人机的机动性能限制以及飞行任务来改进A*算法,可以达到缩小搜索空间的目的,同时对open表的管理进行改进,以减少扩展节点排序所花时间,从而整体缩短规划所需时间。通过此种方式规划出来的航迹能够最大程度地满足无人机的机动性能要求,仿真结果表明,此种方式计算速度快且能保证性能接近最优。     

改进RRT算法陷阱空间下的无人机航迹规划

针对大部分航迹规划算法在陷阱空间下,存在规划时间长、成功率低的问题,提出了一种改进RRT算法。通过将人与RRT算法相结合,由人设置虚拟目标点,引导航迹搜索走出陷阱空间;同时对节点扩展进行优化,保证航迹搜索在可行域内;并设置快速收敛策略,删除冗余节点,使航迹搜索速度加快。最后,通过仿真验证表明,该方法在陷阱空间规划中具有良好的效果,可快速规划可行航迹。     

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。     

基于几何法的无人机航迹规划

针对无人机的三维航迹规划问题,提出了一种基于几何法的航迹规划算法.通过对无人机飞行航迹的分析,将无人机航迹看作是由一系列直线、圆弧和螺旋线的有序组成.研究了无人机最大过载系数、最大平飞速度、升限等性能与航迹可行性的关系,得出生成最优航迹的限定条件.讨论了几何法无人机航迹规划的步骤.按照几何原理对无人机航迹进行了规划,将无人战斗机的机动性能在航迹中充分体现出来.计算机仿真结果表明用几何法规划的航迹具有较好的适用性.     

基于改进动态规划的无人机搜寻航迹规划研究

针对传统动态规划算法在无人机航迹规划中存在耗时长以及冗余节点的问题,提出了一种基于多阶段决策的改进动态规划算法.在单向动态规划算法中加入双向策略,结合顺序法和逆序法以减少搜寻空间的状态总数;利用区间单调性和四边形不等式进一步减少每次决策涉及的状态点,得到优化后的状态转移方程,降低了搜寻的时间复杂度.最后,对改进动态规划...     

基于协同进化的多无人机航迹规划研究

关于多无人机航迹优化研究,针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划,达到摧毁目标最大化,解决不同无人机之间的协同和防撞问题,提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法.利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面,采用并行进化的方案,将每个无人机航迹规划当作一个子问题,通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机间的时间协同和空间防撞.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法收敛的快速性.仿真结果表明,算法有效实用,能快速得到各无人机的低空突防三维航迹,可为多无人机航迹优化提供手段.     

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

无人机作为侦察和作战的重要手段,重要的是保证侦察目标的准确性,对任务/航迹规划系统是无人机实现自主飞行和自主攻击的关键技术。在给出无人机航迹规划问题描述的基础上,提出一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方法,利用粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,从而有效减小搜索空间,得到一条全局最优路径并进行仿真。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,满足无人机作战要求,具有重要的现实意义。     

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

提出一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方法,利用粒子群优化算法,在等效数字地图中实现单个目标点的无人机航迹规划,并对算法性能进行仔细分析,仿真结果表明,该方法能够快速有效地完成航迹规划任务．得到满意的三维航迹。     

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

提出一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方法,利用粒子群优化算法,在等效数字地图中实现单个目标点的无人机航迹规划,并对算法性能进行仔细分析,仿真结果表明,该方法能够快速有效地完成航迹规划任务,得到满意的三维航迹。