面向航路规划的Laguerre图构造算法

Voronoi图是一种用于无人机航路规划的图形算法,其得到的初始航路为相邻威胁中心连线的垂直平分线,因而会穿越覆盖范围较广的威胁源。引入计算几何学中的Laguerre图用于航路规划,证明了当两个威胁区域不相交时,Laguerre图生成的初始航路必然从它们之间的空隙内穿过。针对Laguerre图生成算法不易实现的问题,提出一种基于Delaunay图的Laguerre图构造算法,其时间复杂度为线性对数阶。仿真结果证明了Laguerre图在解决航路规划问题上的有效性,所提构造算法的运行时间能够满足在线规划的要求。     

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。     

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.     

基于威胁等效和改进PSO算法的UCAV实时航路规划方法

为解决无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）实时航路规划问题,通过对各种威胁等效为雷达威胁,威胁分级和每级分层次的处理方法,得到每个威胁的击毁和击伤作用距离。建立UCAV简易的二维模型,利用其飞行姿态与雷达散射截面积(radar cross section, RCS)之间的关系,得出以探测概率为基础的威胁代价函数。最后运用自适应Meta Lamarckian学习策略的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对方法进行实时性仿真测试,结果表明此方法的有效性。     

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.     

多UCAV航迹规划研究

给出了一个实时、可行的多UCAV航迹规划和控制算法.构建了多UCAV航迹规划的系统总体结构;提出以协同时间作为指标建立协同管理层的思想,并给出了多UCAV协同飞行时间的确定方法;基于voronoi图的方法规划了UCAV航路点路径;利用开关控制法进行了航迹控制.用Matlab仿真验证了算法的有效性.     

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。     

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。     

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。     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。     

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。