基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

交互策略改进MOFA进化的多UAV协同航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多目标优化协同航迹规划方法中Pareto最优解集规模随迭代增长, 难以选择适合UAV任务特点的协同航迹等问题, 提出一种基于交互策略改进多目标萤火虫(multi-objective firefly algorithm, MOFA)进化的多UAV协同航迹规划方法。首先,采用变量分解策略将萤火虫算法中大规模变量分解成多个子种群, 以降低算法搜索的复杂度; 然后, 利用Tent混沌初始化和多种群循环分裂合并策略提高多目标萤火虫算法的搜索性能; 采用双极偏好占优机制、并设计协同度指标在Pareto最优解集中选取适合任务需要且协同度较高的UAV协同航迹。仿真实验表明, 所提方法能够根据任务设定生成对应侧重点、且满足协同性的相对最优航迹集, 证明了该方法的有效性。     

有人/无人机编队队形集结控制研究

针对有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队队形集结控制问题，设计了一种基于航迹规划-跟踪的MAV/UAV编队集结控制策略。首先，考虑编队队形集结边界约束与防碰撞约束条件，设计了一种基于Dubins曲线与协同模拟退火粒子群优化相结合的编队集结航迹规划算法。然后，以规划得到的集结航迹作为期望航迹，设计了一种双回路结构的非线性路径跟踪控制方法。最后，利用Matlab软件对设计的航迹规划与跟踪控制方法进行了仿真对比实验，仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

基于运动目标预测的多无人机分布式协同搜索

多无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)协同搜索是多UAV协同一个重要研究方向。随着战场环境的复杂化,UAV对动态时敏目标的搜索显得尤为重要。针对动态时敏目标的运动特性,首先建立动态时敏目标的运动预测模型,为了降低由于目标运动造成的不确定性以及优化UAV的搜索性能,在采用贝叶斯理论对目标存在概率进行更新的基础上,研究了一种基于高斯分布的目标转移概率密度,通过计算得到动态时敏目标的存在预测概率,然后合理建立UAV协同搜索的性能指标函数,在分布式模型预测控制框架下,将多UAV集中式在线优化问题转化为各架UAV的分布式在线优化问题,最后对性能指标函数进行优化求解。通过仿真验证了所提方法的有效性。     

有限干预下的UAV低空突防航迹规划

低空突防航迹规划是实现有人机和无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队协同作战的关键技术,针对目前智能算法在求解低空突防航迹规划问题中存在的不足,充分发挥人脑这个超级智能系统来引导飞行航迹求解过程,将基于角度量编码的小生境伪并行自适应遗传算法（niche adaptive pseudo parallel genetic algorithm, NAPPGA）和人有限干预情况下的智能决策结合起来,提出UAV低空突防航迹规划技术。通过大量仿真计算,结果表明,应用该技术预规划和重规划的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性。     

基于自适应郊狼算法的无人机离线航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)离线航迹规划对算法全局搜索能力和鲁棒性的要求,设计一种自适应郊狼算法,从最优化问题角度研究UAV离线航迹规划.建立UAV离线航迹规划的数学模型;在标准郊狼优化算法的基础上设计4种操作算子和一种自适应学习机制,使算法在搜索的过程中,智能选择合适的操作算子...     

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法。以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作为不同膜内优化准则,利用膜系统计算的并行性和膜内信息交互优势提高算法性能;并对膜内进化规则进行非支配排序、搜索加权等改进,实现了UAV三维多目标航迹寻优。仿真实验表明,所提方法在有无威胁两种环境下均能快速搜索到不同侧重目标的相对最优航迹,证明了该方法的有效性。     

人机协同智能航迹规划算法

人机协同低空突防航迹规划是实现有人机和UAV协同作战的关键技术,结合协同作战的特点和UAV低空突防航迹规划的要求,将人工辅助决策和改进的智能算法结合起来,并利用角度量的变长度基因编码表示飞行航迹,提出人机协同的智能航迹规划算法。该算法能够充分发挥人脑这个超级智能系统,利用人的智慧和经验弥补智能算法的不足,在"高危环境下"下针对突发威胁的覆盖范围来引导航迹求解过程,通过大量仿真计算,结果表明:应用该算法规划的三维航迹能够有效躲避突发威胁,实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用价值。     

基于启发式预测窗口的UAV实时航迹规划方法

考虑移动目标及移动威胁,根据机载传感器实时获得的目标及威胁信息,提出一种基于启发式预测窗口的无人机实时航迹规划方法。根据敌我态势估算预测窗口,并结合卡尔曼滤波预测目标及威胁的状态,构建基于矢量夹角原理的目标函数,评估威胁及航程代价并满足无人机的机动约束。该方法通过最速下降法在线优化得到一系列的无人机航向角,完成航迹规划。仿真结果表明该方法可以有效追击移动目标,并规避移动威胁,实现无人机实时航迹规划。     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构...     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。     

基于自适应伪谱法的UCAV低可探测攻击轨迹规划研究

研究无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)对地攻击阶段轨迹规划问题。首先,在综合UCAV的气动力特性、发动机推力特性基础上建立UCAV质点模型和动力学模型,并结合UCAV平台初始条件、机动性以及武器投射条件构建约束条件;针对当前轨迹规划中没有考虑雷达散射截面(radar cross section,RCS)随UCAV姿态角改变而动态变化这一缺陷,建立综合考虑动态RCS的威胁概率和攻击时间的目标函数;然后利用可变低阶自适应伪谱法求得攻击轨迹最优解。对时间最短、RCS固定和考虑动态RCS 3种情况进行仿真。结果表明,考虑动态RCS时,UCAV将根据威胁进行轨迹和姿态调整,极大减小了被敌方威胁捕获的概率。该算法能够提供规划轨迹的高精度状态和控制量信息,有利于实现攻击过程的高精度精细规划控制。     

Hybrid hierarchical trajectory planning for a fixed-wing UCAV performing air-to-surface multi-target attack

This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-guided bombs. First, this problem is formulated as a variant of the traveling salesman problem (TSP), called the dynamic-constrained TSP with neighborhoods (DCTSPN). Then, a hierarchical hybrid approach, which partitions the planning algorithm into a roadmap planning layer and an optimal control layer, is proposed to solve the DCTSPN. In the roadmap planning layer, a novel algorithm based on an updatable probabilistic roadmap (PRM) is presented, which operates by randomly sampling a finite set of vehicle states from continuous state space in order to reduce the complicated trajectory planning problem to planning on a finite directed graph. In the optimal control layer, a collision-free state-to-state trajectory planner based on the Gauss pseudospectral method is developed, which can generate both dynamically feasible and optimal flight trajectories. The entire process of solving a DCTSPN consists of two phases. First, in the offline preprocessing phase, the algorithm constructs a PRM, and then converts the original problem into a standard asymmetric TSP (ATSP). Second, in the online querying phase, the costs of directed edges in PRM are updated first, and a fast heuristic searching algorithm is then used to solve the ATSP. Numerical experiments indicate that the algorithm proposed in this paper can generate both feasible and near-optimal solutions quickly for online purposes.