飞行器三维突防航迹快速生成方法

介绍了一种飞行器低空突防三维航迹规划方法.通过分析敌防空区域地形方差,判断其地形特征,决定最佳离地高度,从而构建了飞行器安全飞行曲面.利用Dijkstra算法,在安全飞行曲面之上,进行二维航迹节点的搜索,达到三维航迹规划的目标.搜索空间维数的缩小,存储节点数目的删减,都加快了航迹生成的速度.威胁概率模型的建立,航迹代价函数的构造,权重比值的分配,使得规划出的航迹具有一定的威胁/地形回避和地形跟随效果.最后给出了算例和仿真结果.     

地形跟随中的航迹规划与跟踪

航迹规划与航迹跟踪的结合是无人飞行器执行地形跟随任务的方案之一.根据目标区域地形高程数据,将地形跟随最优航迹规划转化为二次规划问题.以矢量场法为制导策略,并给出可行矢量场的参数设计和以航迹倾斜角为被控量的航迹跟踪控制器.仿真验证规划结果满足地形跟随的预定安全高度要求和飞行器机动性能约束,所提制导策略具备精确且可靠的航迹...     

基于MILP的最优航迹规划

航迹规划是提高飞行器应用效能,降低任务代价的重要手段.通常由于条件复杂,计算量大,要得到最优航迹是非常困难的.研究提出一种求解最优航迹的途径,就是基于MILP方法建立飞行器的运动模型、障碍模型及目标函数,然后利用成熟的工具软件进行求解,得到满足多组约束条件的最优解向量,即是最优航迹.实验表明这种方法能够得到符合规划意图的结果.针对规划给出的航迹在多边形障碍的顶点处可能发生穿越的问题,研究给出了补偿方法.     

基于LPA*算法的无人机三维航迹快速规划研究

针对无人机的快速航迹规划展开研究.首先针对航迹规划的实际需要,将航迹规划划分为二维的航线规划和二维航线点之间的三维航迹规划;然后对二维威胁建模得到的赋权图,用Dijkatra算法产生初始的多任务二维航线;再结合无人机在飞行过程中的约束条件,提出动态权值的三维LPA*的航迹规划方法对二维航线产生的航线点之间进行规划,满足地形回避和威胁回避.仿真表明,上述方法可以有效快速地完成规划任务,同时当数字地图改变时,LPA*算法可以通过检测局部一致性来避免进行重新的全局搜索,大大缩减了搜索空间,从而可以快速地修正航迹.     

基于MapInfo和Vega Prime的飞行器航迹显示系统的设计与实现

针对靶场试验中对飞行试验的实时指挥控制需求,提出基于MapInfo和Vega Prime的二维、三维集成飞行器航迹视景仿真的方法.分别利用MapInfo9.5和Creator构建二维电子地图和三维地面模型.在VC平台下对MapX控件进行二次开发,实现飞行器二维航迹的绘制.在二维显示的基础上,通过Vega Prime实现了三维地图上飞行器真实数据驱动和飞行航迹的绘制,其中基于DOF节点控制技术的姿态控制取得了良好的仿真效果,在视图界面实现了飞行器航迹显示的集成视景仿真.     

强生存条件下的飞行器变权重航迹规划研究

在防空系统日益完善的信息化战场,利用常权代价函数进行航迹规划所得的可飞航迹已经逐渐不能满足飞行器的强生存力要求。运用变权综合理论改进了传统的常权代价函数,在仿真中结合微分进化算法,给出了常权航迹规划和变权航迹规划的结果并进行了分析,得出基于变权理论的航迹规划可以改善飞行航迹的生存力,提高飞行器战场生存性能的结论,仿真结果也表明该方法的可行性。     

应用 D*Lite 算法的目标移动时无人机三维航迹规划

针对不确定环境下目标移动时的无人飞行器三维航迹规划问题,采用改进的D*Lite搜索算法,设计了一种三维航迹快速规划方法。利用改进的代价评估函数,根据突发威胁和移动目标的实时信息,将航迹规划约束条件和改进的搜索算法相结合,给出了地面目标移动时的无人飞行器三维航迹规划方法。仿真结果表明,该算法不但可以满足实时在线的航迹规划要求,能够有效躲避突发威胁,打击移动目标,还能有效地缩小搜索空间,提高搜索效率及寻优能力,能较好地解决不确定环境下目标移动时的航迹规划问题。     

应用D~* Lite算法的目标移动时无人机三维航迹规划

针对不确定环境下目标移动时的无人飞行器三维航迹规划问题,采用改进的D*Lite搜索算法,设计了一种三维航迹快速规划方法。利用改进的代价评估函数,根据突发威胁和移动目标的实时信息,将航迹规划约束条件和改进的搜索算法相结合,给出了地面目标移动时的无人飞行器三维航迹规划方法。仿真结果表明,该算法不但可以满足实时在线的航迹规划要求,能够有效躲避突发威胁,打击移动目标,还能有效地缩小搜索空间,提高搜索效率及寻优能力,能较好地解决不确定环境下目标移动时的航迹规划问题。     

基于粒子群算法的无人机航迹规划简

文中提出了一种基于粒子群算法的无人机航迹规划算法。为了减少规划的难度,通过“最小威胁曲面”概念的引入,将“最小威胁曲面”进行水平投影,从而将三维航迹规划问题转换成为二维航迹规划问题进行处理;然后利用动态粒子群算法在水平投影面里进行航迹搜索;最后给出了仿真验证,通过仿真结果可以看出,本文介绍的航迹规划方法的有效性。     

应用于六旋翼飞行器航迹规划的改进Voronoi算法

六旋翼飞行器是一种新型的旋翼飞行器,文中主要针对该飞行器在航迹规划时的Voronoi算法进行了改进,优化了飞行器的航迹规划路线.通过对电院大草坪的树林作为障碍物的情况下,飞行器穿过树林到达空旷地方的航迹规划的数学建模发现,使用传统的Voronoi算法的航迹规划的距离为169.113m,使用改进的Voronoi算法的航迹规划的距离为152.8753m,比起传统的Voronoi算法规划出来的航迹的距离缩短了10.6％.     

基于启发式A~*算法的飞行器三维航路规划

提出了一种基于启发式A*算法的三维航路规划方法并进行了仿真验证.首先对地形的高程栅格数据进行综合平滑处理,建立满足飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁数据的量化模型,采用改进的A*算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行航路,并对搜索出的航路进行了优化和平滑处理.仿真结果显示,算法简单快速,能满足飞行器执行不同任务的需要,易于工程实现.     

基于遗传算法的无人机航路规划

无人机在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了无人机的作战效率。采用遗传算法进行无人机路径优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将路径编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式大大提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁。     

直升机最优航线规划与地形跟踪

航线网络是直升机的重要组成部分,其主要功能是使得直升机在空中飞行,且具有一定的速度和加速度。如何合理地安排航线、选择最佳降落点以及确定最优航程时间等问题,一直是研究中需要解决并且必须考虑到的。文中首先对直升机飞行及直升机航迹规划相关理论进行了介绍,然后基于地形跟踪对直升机最优航线进行了规划,并基于最优航线规划与地形跟踪进行分析,最后对直升机航迹规划进行仿真实验。     

自适应遗传算法在飞行器离线航迹规划中的应用

飞行器航迹规划是一个多目标多约束的三维规划问题。根据分层规划思想,确定离线参考航迹是飞行器低空突防前要解决的首要问题。针对遗传算法中局部最优与全局最优之间的矛盾,采用自适应遗传算法进行离线的航迹规划,用极坐标编码方式在飞行方向上构造染色体。进化过程中采用自适应交叉概率和变异概率,并尽可能把符合实际情况的各种约束考虑到问题中。仿真结果表明,算法避免了早期收敛,提高了全局寻优能力,是解决实际飞行器离线航迹规划问题的较好方法。     

一种无人机航拍高清影像快速拼接方法

该文研究了一种无人机航拍高清影像快速拼接方法,主要包括路线规划、视频特定帧抽取、帧图像拼接三步.其中,为得到较精确的对地分辨率,对实验场景进行路线规划;为解决无人机影像冗余帧信息量大的问题,提出了一种基于目标场景和无人机飞行状态参数的抽取算法;为解决配准阶段的耗时问题,用SURF算子仅在重叠区域内进行图像配准,减少配准用时.实验表明,该方法基本达到实时性要求,且拼接图像的视觉效果较好.     

固定航线的航空自组网连通性研究

网络连通性是组网与路由研究的前提和基础,针对目前对固定航线航空自组网连通性研究较少的现状,提出一种连通性研究方法.该方法结合实际航线分层、双向的特点,通过建立飞机分布模型与航线模型,推导出了一维航线连通性表达式.在此基础上,运用基于概率矩阵的概率图求解方法对航线网的连通性进行理论研究,并用实验证明其正确性.随后,根据实际航班数据对我国部分空域内一维航线及航线网的连通性进行仿真,结果表明航空自组网在上述空域具备可行性.最后,从航班安排、航线规划等4个方面对提升连通性给出了合理性建议.     

Decentralized Cooperative Aerial Surveillance Using Fixed-Wing Miniature UAVs

Numerous applications require aerial surveillance. Civilian applications include monitoring forest fires, oil fields, and pipelines and tracking wildlife. Applications to homeland security include border patrol and monitoring the perimeter of nuclear power plants. Military applications are numerous. The current approach to these applications is to use a single manned vehicle for surveillance. However, manned vehicles are typically large and expensive. In addition, hazardous environments and operator fatigue can potentially threaten the life of the pilot. Therefore, there is a critical need for automating aerial surveillance using unmanned air vehicles (UAVs). This paper gives an overview of a cooperative control strategy for aerial surveillance that has been successfully flight tested on small (48-in wingspan) UAVs. Our approach to cooperative control problems can be summarized in four steps: 1) the definition of a cooperation constraint and cooperation objective; 2) the definition of a coordination variable as the minimal amount of information needed to effect cooperation; 3) the design of a centralized cooperation strategy; and 4) the use of consensus schemes to transform the centralized strategy into a decentralized algorithm. The effectiveness of the solution will be shown using both high-fidelity simulation and actual flight tests.     

无人机假目标干扰有效性要求分析

分析无人机任务航路上的假目标干扰有效性有助于加深飞行航路和任务配置参数的理解。在简要描述假目标无人机的十扰过程和干扰原理的基础上,从空域要求、干扰样式要求、功率要求和航路要求四个方面出发,提出了假目标无人机成功实施干扰所需的前提条件,为判断其在飞行航路上能否彤成有效干扰提供了依据。     

基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划

在无人机航迹规划中,通过改变惯性权重和采用自适应粒子群编码方式,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为航迹的评价指标,将约束条件、地形地貌及威胁信息引入适应度函数等方法,对粒子群优化算法进行改进,解决了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题.仿真结果表明,该方法可实现在线实时航迹规划.