基于群智能-一致性理论的无人机编队全过程飞行航迹规划方法

针对无人机编队执行任务全过程飞行规划问题,提出一种基于多步粒子群优化的无人机编队航迹规划算法.首先,对无人机和执行任务策略进行建模,将编队执行任务全过程划分为编队成形、执行任务、返航、解散和无人机降落5个阶段,设计不同阶段的飞行策略;其次,针对不同的终端约束条件,设计多类多层优化指标,提出多步粒子群算法,并引入模型预测控制滚动优化航路点,得到适用于不同阶段的能严格满足约束条件的航路规划方法;然后,建立旋转坐标系,将航路点信息转换为编队控制律中的理想航向和高度信息,得到能通过航路点的编队控制算法;最后,利用编队控制算法去执行航路规划方法给出的航路点,生成航迹,得到编队航迹规划算法.仿真结果表明,所提规划方法比传统方法更适用于编队飞行,能为编队规划执行任务全过程的平滑航迹,具有良好的通用性.     

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.     

面向安全避障的无人机鲁棒跟踪飞行控制

针对无人机在执行任务时所面临的安全飞行问题,基于已知威胁信息采用A*算法生成初始航路点.为解决存在过多冗余点、拐点以及路径不平滑等缺点,对规划得到的初始航路点进行二次规划,删除不必要的转折点并对其综合平滑处理,得到满足无人机性能约束的航路点.同时采用B样条曲线拟合航路离散点,在此基础上考虑安全飞行控制裕度,生成无人机的...     

无人机多阶段航迹预测协同任务规划

针对多无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)协同控制问题,提出了一种UAVs多阶段航迹预测分布式任务规划方法;定义从一次任务分配开始到其中一项任务完成为一个任务周期;在每个规划周期,首先,各UAV使用A*算法快速预测到所有任务目标的路径,提供至任务分配;然后,采用聚类算法修改目标价值向量,协商分配结果,并实时计算探测范围内的最短路径;最后,采用三次B样条曲线平滑所分配的最短路径,在线规划出满足飞行约束的飞行航迹;通过仿真实验对算法的有效性进行了验证,结果表明,提出的算法能够实时获得近似最优的任务分配结果并规划出可飞行航迹,并有效处理突发任务。     

多无人机航迹规划的自适应B样条算法

无人机集群能更高效地完成复杂和具有挑战性的任务,航迹规划和编队控制是无人机集群的研究重点。针对复杂环境下的无人机编队控制问题,提出了一种结合分段自适应B样条（Piecewise Adaptive B-Spline,PABS）方法的领航-跟随策略。采用滚动时域控制及快速粒子群优化算法为领航者无人机生成一条安全的参考航迹,并根据跟随者与领航者保持的几何关系为跟随者无人机生成参考航迹。针对生成的跟随者航迹不平滑以及可能与障碍物发生碰撞的问题,使用PABS方法对跟随者航迹进行平滑和避障处理。实验表明,使用滚动时域控制及快速粒子群优化算法及PABS方法能为领航-跟随策略下的无人机编队生成安全平滑的航迹,相比于圆弧插补技术,PABS方法能使航迹更光滑。     

无人机三维航路动态规划及导引控制研究

为研究无人机三维航路动态规划,提出了一种工程实用性强的A*三维航路优化算法,将无人机的机动性能、飞行航程、飞行高度等约束条件有效分割到解空间。为了加快搜索速度,引入启发式权重系数对搜索策略进行改进,利用加权值自适应方法对算法的评价函数进行设计,提高航迹点搜索效率,并设计了导引控制律,基于优化算法获取的航路,能够使无人机很好地跟随规划的最优路径,同时生成的期望控制指令充分考虑了无人机本身的机动性能以及实时性要求,解决了航迹规划与航迹跟踪之间的问题,最后进行了仿真验证,结果表明,该方法是可行和有效的,有着较高的优化效率;易于实现,工程实用性强。     

基于遗传算法的UAV自适应航迹规划

根据遗传算法与动态的稀疏A*搜索(Dynamic Sparse A*Search,DASA)算法各自的特点,提出一种组合优化算法来实现在不确定战场环境中自适应航迹规划.在无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)飞行前,采用全局搜索能力强的遗传算法进行全局搜索,对从起始点到目标点的飞行航线进行规划,生成全局最优或次优的可行参考飞行航线;在无人机任务执行阶段,以参考飞行航线为基准,采用DASA算法进行在线实时航迹再规划.仿真结果表明,与遗传算法相比,该组合算法不但能生成近似最优解,而且能够满足在线实时应用的要求.     

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.     

利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题,研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用,利用链接图简洁的特点建立空间模型,对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述,并结合三次样条插值函数与蚁群算法,提出了改进蚁群算法,对无人机飞行路径进行优化,并给出算法软件流程。利用MATLAB进行了仿真实验,得出了最优的航路,算法具有较好的稳定性和鲁棒性,对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理,使得航路为曲线轨迹,满足无人机工作的性能要求,减少无人机在飞行中的代价损耗,验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。     

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。     

在复杂地形下三维UAV航迹规划的改进A*算法

针对无人机在复杂三维空间中无法及时有效规划航迹问题,提出一种改进的A*算法.首先对无人机飞行俯仰角与偏航角进行约束,缩小航迹节点的扩展区域,其次为了防止未能及时探知地形障碍出现的航迹与障碍区域相交情况,引入危险因子并对节点附近搜索区域进行探测,提高算法提前预知风险的能力,最后为了满足实际无人机飞行需求,使用B样条曲线的...     

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。     

四旋翼无人机三维航迹规划及跟踪控制

无人机航迹规划是指根据地形和威胁分布,规划出满足任务要求的合理航迹.为了满足三维空间快速规划的需求,提出了一种基于人工势场的三维航迹规划方法.首先,定义了目标和威胁物的虚拟力函数,推导出了三维空间参数约束方程,并采用联合威胁概念解决三维空间局部极小和振动问题;其次,引入空间圆弧插补技术生成光滑航迹;此外,为方便跟踪控制,提出了航迹时域化方法;最后,利用动态系统全局渐近稳定定理,设计具有全局Lipschitz的闭环系统,实现了具有内外环严格稳定性的双环轨迹跟踪控制.仿真结果验证了航迹规划和跟踪算法的有效性.     

多无人机交会过程的协同航迹规划方法

交会过程是多无人机(UAV)协同控制的重要组成部分,为此提出一种无人机恒速飞行交会过程的协同航迹规划方法.为兼顾航迹较短的迂回机动和航迹较长的盘旋机动方式,无人机实时计算至目标的最小机动距离,生成最短Dubins路径作为航迹参考.近程无人机在其基础上重新规划生成等待机动航迹,补偿与远程无人机的航程差.远程无人机同样根据该过程调整航迹,实现同时到达对目标的可攻击范围.无人机在该范围内沿Dubins路径飞行,以最小化执行时间,降低风险.仿真结果表明,所规划的协同航迹可实现无人机在目标可攻击范围的交会,同时控制规律容易实现,验证了算法的可行性和有效性.     

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。     

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.