无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

基于遗传算法的无人机航迹规划

研究了基于遗传算法的无人机全局路径规划算法,建立了综合评价航程总长度、威胁概率和平均地形高度的多目标优化函数,并针对此优化函数设计了基于相对距离转角的遗传算法编码方案,进化计算结果稳定,达到了利用三维地形规避威胁的目的.进而研究了基于路径规划点生成光滑航迹的鲁棒性算法,利用MATLAB和VRML接口实现了无人机全局航迹...     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

基于NSGA-Ⅲ算法的多无人机协同航迹规划

当多架无人机协同作战时,需要进行协同航迹规划,以提升任务成功率.将协同航迹规划中的约束转换为多个目标后,对NSGA(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)-Ⅲ算法与势场蚁群算法进行融合设计.算法首先对地图进行势场构建,使距离障碍物较近的节点不易被选择,并且引导搜索方向.然后对航...     

无人机快速航迹规划算法

基于快速搜索树提出了一种快速高效同时具有鲁棒性的航迹规划算法.该算法主要包括3部分:选择采样点、搜索扩展树上距采样点最近的节点和扩展节点.首先产生采样点,以一定概率选取目标点作为采样点来提高航迹的质量和规划速度;然后找出搜索树上距采样点最近的节点;最后扩展节点,扩展节点时把航迹约束条件结合到节点扩展过程中,保证了航迹的可行性.这个过程不断迭代,直到找到目标点.仿真结果显示本方法能快速找到近似最优解并且对规划环境有一定的鲁棒性.     

基于乌贼算法的无人机航迹规划

乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。     

基于固定翼无人机的航迹规划优化模型

无人机航迹规划是无人机研究领域中的重要方面,也是自主系统中不可分割的一个整体部分.文章在前人研究基础上,提出了一种基于有威胁情形中固定翼无人机的航迹规划优化模型.此模型对飞行航迹进行航迹平滑处理时,提出了一种基于微分几何原理的约束条件改进策略.     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

基于改进蚁群算法的多旋翼无人机航迹规划研究

航迹规划需要无人机快速到达目标点来减少航程,同时要躲避障碍物减小威胁.针对传统的蚁群算法在无人机航迹规划中易出现极值、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种改进的蚁群算法.对环境地图进行坐标转换来避免蚂蚁在最后节点可能横跨多个单元;利用起始点与目标点位置来初始化信息素分布,信息素挥发因子采用时间和空间的自适应更新策略,增强了...     

改进遗传算法求解文化旅游线路规划问题

针对旅游线路规划问题的非确定性多项式难题(nondeterministic polynomially problem,NP)特性,顾及文化旅游景点文化内涵的多样性,提出了一种可有效保持种群多样性的遗传算法以求解旅游线路规划问题.为了解决传统遗传算法的局部最优问题,改进的算法利用Jaccard系数产生初始种群以提升种群质...     

旅游路线规划问题

该文针对旅行者的出行问题,通过分析时间、路线及旅行费用等数据,建立模型,解决旅行者出行前如何安排行程的问题,并根据出行中遇到的问题提出了合理方案.首先,采用线性规划等方法求最短距离来对各省(为方便表达,以下将省、市、自治区都称为省)的景点的游览路线进行规划,建立最优路径和最省费用的数学模型,并求出旅行各省的最短用时和最少的费用.其次,运用Lingo以及Matlab软件对省会间路线建立优化模型.最后,描述各条路线及根据各种交通工具综合评价计算最省费用.     

基于多旋翼无人机的输气管道巡检路径规划研究

为了解决多旋翼无人机在工业输气管道巡检的过程中快速规避障碍物问题,提出了一种基于快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Tree, RRT)的改进算法,针对传统RRT算法的随机性高、收敛速度慢和规划路径长且曲折问题,结合空间环境特点在随机点采样方式和路径优化两个方面做出了改进。首先,设置随机采样点的取值范围;然后引入目标偏向采样策略对随机树的扩展方向进行引导;最后对生成的路径进行裁剪和平滑处理,并通过在不同的数字模拟地图中与传统RRT算法、带路径修正的启发式RRT算法进行仿真实验比较。实验结果表明:改进后的RRT算法在执行输气管道巡检任务时能够快速地生成一条路径短且平滑的避障路径。     

飞行器巡飞探测路径规划方法

为了使飞行器能够在有限的巡飞航程中对指定目标区进行全面探测,提出了一种基于遗传算法的飞行器巡飞路径规划方法. 分别针对定高度和变高度巡飞路径进行规划进行了仿真,得到了满足要求的优化结果,并给出了所需的最小航程,该结论为后续的飞行器推力方案和气动外形设计提供了依据.     

Dynamic Air Route Open-Close Problem for Airspace Management

Dynamic airspace management plans and assigns airspace resources to airspace users on de- mand to increase airspace capacity. Although many studies of air traffic flow management (ATFM) have sought to optimally allocate air traffic to get the best use of given airspace resources, few studies have fo- cused on how to build an efficient air traffic network or how to adjust the current network in real time. This paper presents an integer program model named the dynamic air route open-close problem (DROP). DROP has a cost-based objective function which takes into account constraints such as the shortest occupancy time of routes, which are not considered in ATFM models. The aim of DROP is to determine which routes will be opened to a certain user during a given time period. Simulation results show that DROP can facilitate utilization of air routes. DROP, a simplified version of an air traffic network constructing problem, is the first step towards realizing dynamic airspace management. The combination of ATFM and DROP can facilitate decisions toward more reasonable, efficient use of limited airspace resources.     

动态环境下机器人路径规划的混合蚁群算法

为了实现动态环境下移动机器人的路径规划,将蚁群算法(作为一种全局路径规划算法)与人工势场算法(作为一种局部路径规划算法)相结合,并对蚁群算法做了一些改变,使之适应栅格环境。仿真结果表明,该混合蚁群算法路径性能较好,并能够满足实时要求。     

基于Voronoi图的无人机快速航迹规划研究

Voronoi图的快速构建是快速完成基于Voronoi图的航迹规划的关键。针对Voronoi图构建效率不高的问题,提出了一种快速构建Voronoi图的方法。首先,利用改进的Bowyer-Watson算法构建Delaunay三角网。在确定待插入点的影响域时,引入bool类型的数组对已构建三角网中的三角形是否为Delaunay三角形进行标记,从而缩小三角形的遍历范围,加快Delaunay三角网的构建速度。然后用间接法得到Voronoi图。此外,对航迹规划过程中起始航迹和终止航迹的确定进行了讨论,完成了基于Voronoi图的无人机航迹规划。结果表明,采用提出的间接法能快速完成Voronoi图的构造。当母点(威胁点)为20 000个时,只需要20 s的时间。对快速完成无人机的航迹规划具有重要的意义。     

组网雷达快速标校优化航路规划方法

针对现有雷达动态标校方法无法实现一条航路完成组网雷达快速高精度标校问题,提出了一种基于斜距极差的组网雷达快速标校优化航路规划方法。该方法通过计算各雷达对航路斜距极差,设计一条以总斜距极差最大准则与规避各雷达近空盲区为双判据的标校优化航路,实现组网后多站同时标校。对系统误差建模,通过对系统误差估计算法分析,得到了影响系统误差估计的主要因素为斜距极差的结论,并基于此提出了该优化航路规划方法。仿真实验结果表明,基于优化航路得到的误差参数估计精度明显优于对比航路,对斜距偏差和斜距误差增益的估计偏差百分比分别为2.7%和5%,验证了所提方法的有效性和优越性。     

矩阵翻转法求解旅行最佳路线问题

利用矩阵翻转法实现二次逐次修正求最佳哈密尔顿圈(H圈),这种方法编程容易,计算速度快,特别适用顶点数目较多的情况.     

机载三维纯方位无源定位的可观测性

纯方位系统的可观测性,是指系统在纯方位观察条件下,能唯一的求解目标的运动参数。针对三维空间作匀速直线运动的目标,首先建立了观测器与目标之间的矢量图形以及矢量方程;并通过解矢量方程转化为对观测矩阵的分析,最后利用克莱姆法则以及矩阵秩的概念对纯方位系统跟踪的可观测性问题进行了讨论,得到了观测器在匀速直线运动以及匀加速直线运动情况下的观测性结论:匀速直线运动观测器的观测指数恒为常数,目标是不可观测的;匀加速直线运动观测器的观测指数非常数时,目标是可观测的。文中采用的研究方法在机载纯方位目标运动状态的观测性分析中是可行的,对观测载机优化轨迹的生成具有一定的指导意义。