分段优化RRT的无人机动态航迹规划算法

针对突发威胁,无人机重新规划局部航迹的问题,提出了分段优化快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的无人机动态航迹规划算法。首先利用分段优化RRT算法生成全局航迹,然后根据突发威胁的相关信息确定局部航迹的起点和终点,最后利用分段优化RRT算法生成局部航迹,绕过突发威胁并回到原航迹。实验结果表明算法运行时间和路径代价都降低了10%左右。对于动态航迹规划,该算法的鲁棒性与实时性较强。     

小型无人机快速三维航迹规划方法

针对小型无人机航迹规划中难以满足自身性能约束和实时性要求的问题,将飞行环境中的威胁分为可穿越威胁和不可穿越威胁;基于序列规划思想,采用粒子群优化算法规划基准航迹,采用改进的稀疏A*算法进行在线航迹规划。为提高在线航迹规划效率,将三维航迹规划转化为二维水平面规划和高度规划,仿真实验验证了该算法能够生成三维可行航迹,且规划时间显著减少。     

基于即时修复式稀疏A*算法的动态航迹规划

针对动态环境下无人机航迹规划对时效性、可行性和最优性的需求,将稀疏A*搜索(sparse A* search, SAS)算法嵌入到即时修复式架构,并在航迹迭代改善过程中引入双排序准则、存储空间约束及变步长策略,提出了即时修复式稀疏A*(anytime repairing SAS, AR-SAS)算法。静态环境下蒙特卡罗仿真结果表明AR-SAS算法生成可行航迹与最优航迹的时间都小于标准SAS和分层SAS算法;动态仿真结果表明AR-SAS算法能够快速生成可行航迹,并在规定时间内不断提高航迹最优性,满足动态航迹规划的需求。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。     

基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划

多无人机协同航迹规划是无人机协同作战的关键技术之一。本文提出的一种针对多无人机协同航迹规划的多目标优化算法,即协同非支配排序进化算法(cooperated non dominated sorting genetic algorithms II,CO-NSGA II),针对多架无人机的航迹距离、安全性、时间以及空间的协同性进行规划。运用多目标优化算法,克服了传统航迹规划中需要为各目标函数取权值的不足,并且可以生成多组可供选择的解。同时引入协同进化策略,将各无人机的航迹规划视作子种群,各子种群间进行合作,子种群内采用非支配排序进化算法(non-dominated sorting genetic algorithms II,NSGA II)进行独立优化。考虑到各机间的协同约束,用时间空间协同系数替代传统算法中的“拥挤距离”参数。仿真结果表明通过本文算法能够有效实现多无人机协同航迹规划。     

基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划

针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题,提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹,采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类,得到多个粒子子群,在每个子群内部进行一条可行航迹的优化,最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进,采用排挤机制产生初始聚类中心,针对实际环境中突发威胁的分布不均性,在聚类过程中,对航迹节点按照所在区域突发威胁的出现概率进行加权,提出了加权k-均值聚类算法。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地得到无人机的多条可行航迹。     

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。     

一种无人机平滑飞行轨迹规划方法

针对现有无人机飞行轨迹规划结果存在折点的问题,提出了一种给定威胁分布下的无人机平滑飞行轨迹规划方法.该方法根据战场威胁分布确定无人机可行节点,并依据威胁代价与距离代价构造综合代价指标,生成赋权图;采用Dijkstra算法求解一条由初始点到目标点综合代价最优的参考轨迹,并可根据任务需求对综合代价指标的权值进行调整,得到满足任务要求的参考轨迹.在参考轨迹基础上,结合无人机自身机动性能约束,采用圆弧拟合方法生成无人机平滑飞行轨迹.仿真结果表明该方法可以快速生成满足任务需求的无人机平滑飞行轨迹.     

基于VORONOI图的无人机航迹规划

无人机的航迹规划对发挥无人机的自主飞行和执行任务中起着至关重要的作用。在分析VORONOI图的性质基础上,以无人机仿真环境中作战想定与任务规划成员为背景研究基于VORONOI图的航迹规划技术。重点讨论了如何根据威胁分布的VORONOI图建模,计算航路代价,航迹搜索和航迹优化。最后总结了算法的优缺点,提出算法的改进新方法。     

基于改进A*算法的飞行器三维航迹规划算法

提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比较,传统算法需要35 s左右收敛得到优化航迹并且代价函数为32.15;改进算法能在24 s内找到代价函数最优的飞行器三维航迹且代价函数为28.26,仿真结果表明改进A*算法在收敛速度和最优路径代价函数结果都明显优于传统算法,是一种有效的三维航路规划方法。     

基于LASSA算法的多无人机协同航迹规划方法

针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在求解多无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)协同航迹规划问题时收敛精度不高,易于陷入局部最优等问题,提出了一种使用对数螺旋策略和自适应步长策略的SSA (logarithmic spiral strategy a...     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...     

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。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

多无人机集结问题分布式求解方法

针对多无人机协同对地打击的任务区集结问题,建立了基于一致性理论的分布式控制结构,设计了结合航迹规划与轨迹控制的策略以实现多无人机同时到达。以提高一致性算法收敛速度为目的,引入状态观测器,改进了含有虚拟Leader的一致性控制算法,并对新算法的收敛性和快速性进行了数学证明。仿真结果表明,本文的方法能够有效实现多无人机同时集结到目标位置,改进的算法具有更快的收敛速度。     

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。     

基于鸟击事故征候预测的通用航空安全研究

作为民航运输的两翼之一,通用航空安全水平直接影响民机系统的安全。目前,对通航以及鸟击事故征候进行预测的研究较少,本文根据收集到的美国从事通用航空活动发生鸟击事故征候安全状况数据,采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型对鸟击事故征候数据进行训练和预测。实验结果显示,与传统模型相比, LSTM模型具有更好的预测效果,精确度更高。基于此,提出了预测稳定性更好的LSMT-均方根误差(LSTM-root mean square error, LSTM-R)模型,为通用航空鸟击事故征候预测提供了手段和方法,加强了通用航空安全管理。     

基于改进搜索策略的混合蜂群算法

针对人工蜂群算法搜索效率低、易陷入局部最优和精度低等缺点,提出混合蜂群（hybrid bee colony, HBC)算法。将人工蜂群（artificial bee colony, ABC）算法局部收敛性与模拟退火（simulated annealing, SA）算法全局收敛性结合,为ABC算法提供了一种新机制。根据SA算法中Metropolis接受准则, 通过调整温度依概率确定全局最优解的替代值,并利用全局最优解的替代值和个体极值来改进ABC算法的引领蜂搜索模式。其次,改进侦察蜂搜索方式,根据迭代次数非线性减小侦察蜂搜索范围和以一定概率反向搜索更新方式,能够有效地提高算法的全局搜索能力,并加快算法的后期收敛速度。通过对8个复杂函数仿真测试,结果表明,HBC算法在搜索性能和精度方面均有明显提高。