基于Laguerre图的自优化A-Star无人机航路规划算法

为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。     

基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

无人机初始路径规划空间建模方法研究

提出了一种无人机初始路径规划空间建模方法，重点在于将地形威胁和火力威胁分开建模，通过引入不可接受毁伤系数来评价威胁对航路的影响，并应用数学形态学骨架化算法生成初始路径规划空间。仿真结果表明，该方法生成初始路径规划空间小，各种建模约束条件符合战场实际环境，为航路奴．划算法的工程化应用奠定了基础。     

一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

基于区域划分的反舰导弹航路规划算法

针对反舰导弹(anti-ship missile, ASM)传统航路规划中难以兼顾巡航安全和快速抵近目标的问题,提出了基于区域划分的航路规划算法。首先,依据目标点和战术区中心点相对位置关系分别建立“远离威胁战术区”和“抵近目标战术区”模型。然后,在威胁战术区采用Dijkstra算法计算Voronoi图的最短航程并进行自适应折线化处理;在目标战术区采用二叉树算法快速规划最短航程\最少转向点航路。仿真结果表明,所提方法相比Voronoi图的路径参数更加优化,相比二叉树算法更加安全,同时生成的航路规划网能够为多枚导弹协同攻击提供全局性航路参考。     

一种多无人机协同侦察航路规划算法仿真

无人机协同侦察航路规划的算法复杂,数据量大,不易收敛。针对这些特点,采用了基于分散规划、集中调整思想的层次分解策略来确定参考航路。首先改进了粒子群优化算法,并运用该算法确定无人机的协同任务初始航路;然后给出了一种新的航路光顺优化指标,对初始航路平滑修正。仿真实验结果表明,该方法能够解决无人机的协同侦察航路规划问题,是一种效率较高的规划算法。     

不同威胁源下无人机的攻击航路规划算法与仿真

考虑到任务环境中威胁源的不同属性,提出一种新的航路规划方法,进行了计算机仿真.将加权Voronoi图应用于威胁空间剖分确定被选航路集,设计了剖分方法,研究了剖分特点.鉴于加权Voronoi图的生成较为复杂,给出了简化策略.仿真结果表明,提出的航路规划方法不仅与实际情况更为接近,而且切实有效可行.     

基于二维自由空间蚁群算法的反舰导弹航路规划仿真

提出了一种基于自由空间蚁群算法的反舰导弹航路规划方法,并对算法进行了仿真.对基本蚁群算法的研究往往是基于旅行商问题(TSP)进行的,不适合反舰导弹航路规划使用,通过使用动态开辟路径节点的方法,解决了这一问题,同时也为将蚁群算法应用到其它自由空间规划问题提供了思路.通过程序仿真得到了较好的结果,证明了该算法的可行性.     

基于混合动态贝叶斯网络的无人机路径重规划

针对无人机航迹规划的实时重规划能力,研究了局部路径构图的基本原则并提出了一种突发威胁体下无人机局部路径重规划的算法。首先根据不同威胁体的分布情况构造无人机的可飞航路集,用“改进型Voronoi图”表示出来,采用Dijkstra算法求解初始粗略最短路径。在无人机飞行过程中,通过基于混合动态贝叶斯网络的切换线性动态系统模型感知环境,应用Viterbi应用解码算法确定突发威胁体的实时位置及威胁等级,后依据局部路径重规划原则进行寻优,最后应用三次平滑及序列二次规划方法获得实际可飞路径。用Matlab仿真验证,证明了算法有效性。     

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.     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

一种自主水下航行器路径规划算法

提出了一种自主水下航行器穿越雷区的路径规划算法。将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划两个部分,建立了水雷分布的Voronoi图,采用遗传算法规划出初步的全局最优路径。自主水下航行器按照全局最优路径航行时,利用前视声纳作为探测仪器。根据所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计出一个模糊推理系统(FIS)求解其避障角度,完成局部路径规划。仿真结果表明了这种算法的有效性。     

基于突发任务多无人作战飞机攻击多目标研究

针对无人作战飞机在动态不确定环境中任务执行的路径规划问题,提出了一种基于突发任务的路径规划方法。在单机路径规划中,通过建立Voronoi有向图,并根据Dijkstra算法为每架无人作战飞机寻找最优、次优路径,针对路径规划中的多目标攻击和协同的问题,设计了一种多目标攻击任务规划器,结合突发任务的情况,给出了多目标攻击策略。仿真的结果表明所提方法是可行的。     

基于层次分解策略无人机编队避障方法

针对危险模式下无人机编队问题,提出基于层次分解策略的编队避障方法.通过构建Voronoi图,利用K路径算法为各无人机找到多条备选航路;然后建立协同函数,为各无人机规划出既能满足时间协同要求,又能满足整体代价最优(次优)的障碍物规避航迹.并设计了无人机编队的通行规则,解决了无人机在避障飞行过程中有可能产生的碰撞冲突问题.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的建筑火灾疏散路径规划研究

针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明：该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。