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。     

基于分级规划策略的A*算法多航迹规划

为了避免设置运行参数,稳定地生成多条航迹,提出一种基于分级规划策略的A*算法多航迹规划技术。采用分级规划策略将规划过程分成初始航迹规划和精细航迹规划两部分。在初始航迹规划中,通过设置中间航迹点并利用A*算法得到多条初始可行航迹,然后为了避免K均值算法对初始聚类中心敏感的问题,提出采用层次聚类法对所得到的初始可行航迹进行聚类,得到初始参考航迹。在精细航迹规划中,设计了一种变宽度的航迹规划通道,并在通道内进行航迹规划以得到最终的多条航迹。仿真实验证明了算法的可行性。