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。     

高超声速飞行器实时航迹规划研究

提出一种实时航迹规划策略和一种改进变步长稀疏A*算法,并基于ADSP-21364处理器设计了一套高超声速飞行器实时航迹规划系统,该系统能够在离线规划的基础上根据实时探测的威胁对航迹进行重规划。进行了飞行模拟实验以及视景仿真,结果验证了规划策略和改进A*算法的有效性。规划得到的实时航迹能避开各种在线威胁,满足实时规划要求。     

光学制导巡航导弹实时航迹规划方法

针对光学制导巡航导弹的特点提出了一种实时航迹规划方法。建立了导引头受太阳逆光限制下的可飞航向角区域模型,结合可飞航向角与导弹的其他飞行约束条件对A*算法的搜索空间进行了规划。针对传统A*算法在规划前对所有地形进行平滑的低效规划方法,提出只对航迹每一步可行搜索方向上的地形进行实时平滑的A*算法,从而把对地形的平滑融入了每一步航迹的搜索过程。仿真结果表明,提出的航迹规划方法完全适用于光学制导巡航导弹,且在相同的条件下,实时平滑A*算法比传统A*算法的搜索效率更高。     

无人机动态环境实时航迹规划

提出了一种基于实时A*搜索的无人机实时航迹规划算法。该算法将飞行器运动与航迹搜索相结合,在飞行器飞行过程中实时规划出下一段航迹;在搜索过程中,使用了多步寻优搜索的方法,相比单步搜索生成的航迹更加优化;使用最小转弯半径对生成的折线进行连接,使路径平滑可飞;针对算法局限性,给出一种改出局部最优点的策略。最后经仿真证明了该算法能够较好地满足规划要求。     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

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。     

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。     

混合种群RRT无人机航迹规划方法

快速扩展随机树（rapidly-exploring random tree,RRT）无人机航迹规划方法能够快速获得满足约束要求的可行航迹,但是无法获得接近最短航迹的较优航迹。针对航迹的最优性问题,提出了混合种群RRT无人机航迹规划方法。在基于环境势场的RRT算法的基础上,设计了一种种群优化方法,通过引入自优化种群和协同优化种群改善航迹段,使算法同时具有局部和全局寻优能力。在得到航迹节点的基础上,采用B样条曲线的平滑方法生成曲率连续的可跟踪航迹。仿真结果表明,所提算法能够综合考虑无人机航程代价和雷达威胁代价,快速地收敛得到接近最优且满足无人机动力学约束的可行航迹,在不同环境下也能有满意的收敛效率。     

基于Hough变换和聚类的航迹起始算法

基于Hough变换的航迹起始是密集杂波环境中低信噪比目标起始的一种有效方法,但其存在阈值选取困难及一个目标起始多条航迹(航迹簇拥)等问题.提出了一种Mean Shift多尺度聚类Hough变换航迹起始算法(MSMSC-HT).该算法先用低阈值进行航迹初选;然后对初选航迹进行多尺度聚类,并用Mean Shift算法求取聚类中心;最后通过尺度寻优自适应地确定航迹数目和航迹参数.该算法通过聚类避免阈值设计的困难,解决了航迹簇拥下航迹的检测与估计问题.仿真结果表明了算法的有效性.     

无人机任务分配与航迹规划协同控制方法

针对无人机协同控制问题,提出一种多无人机任务分配与航迹规划的整体控制架构。将威胁和障碍区域考虑为合理的多边形模型,使用改进的A*算法规划出两个航迹点之间的最短路径。并利用该路径航程作为任务分配过程全局目标函数的输入,采用与协同系统相匹配的粒子结构进行改进粒子群优化(particle-swarm optimization,PSO)任务分配迭代寻优。根据分配结果并考虑无人机性能约束,基于B-spline法平滑路径组合,生成飞行航迹。仿真结果表明,算法在保证计算速度和收敛性能的同时,能够产生合理的任务分配结果和无人机的可飞行航迹。     

卫星与浮空器协同侦察任务规划方法

针对卫星和浮空器协同对地侦察任务规划问题,提出了一种分阶段任务规划方法,将卫星与浮空器协同任务规划分为任务聚类、任务组分配和任务排程3个相继的阶段。使用层次聚类算法进行任务聚类,通过聚类形成多个任务组;给出了任务组分配的规划模型,将任务组与平台资源进行匹配;建立了任务排程的混合整数规划模型,并使用粒子群算法进行求解,将任务最终分配到相应的平台上。仿真结果表明,所提出的方法可行且有效。     

基于碰撞预测的无碰撞航路规划

人工势场法作为路径规划的一种算法,由于其数学描述简洁且易于执行,所得路径较短且平滑,在许多工程领域中被广泛使用.由于势函数斥力作用仅考虑机器人与障碍物的距离,这就使航路规划在障碍物附近无差别的采取避碰措施,这就导致无谓避碰行为的出现,极大影响航路规划的效率,且容易出现狭窄通道无法识别以及由周边多个障碍物的合斥力造成的局部极小值问题.针对无谓避碰行为,提出碰撞危险度评估模型和障碍物影响距离确定模型,针对局部极小值和航路点震荡问题,提出虚拟障碍物法和过滤震荡点法,以此构成基于碰撞预测的航路规划法.仿真结果表明该方法能够有效的避免无谓避碰行为,且无局部极小值和航路点震荡问题,所得路径也较短.     

交互策略改进MOFA进化的多UAV协同航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多目标优化协同航迹规划方法中Pareto最优解集规模随迭代增长, 难以选择适合UAV任务特点的协同航迹等问题, 提出一种基于交互策略改进多目标萤火虫(multi-objective firefly algorithm, MOFA)进化的多UAV协同航迹规划方法。首先,采用变量分解策略将萤火虫算法中大规模变量分解成多个子种群, 以降低算法搜索的复杂度; 然后, 利用Tent混沌初始化和多种群循环分裂合并策略提高多目标萤火虫算法的搜索性能; 采用双极偏好占优机制、并设计协同度指标在Pareto最优解集中选取适合任务需要且协同度较高的UAV协同航迹。仿真实验表明, 所提方法能够根据任务设定生成对应侧重点、且满足协同性的相对最优航迹集, 证明了该方法的有效性。     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

Saturation attack based route planning and threat avoidance algorithm for cruise missiles

According to the characteristic of cruise missiles,navigation point setting is simplified,and the principle of route planning for saturation attack and a concept of reference route are put forward.With the help of the shortest-tangent idea in route-planning and the algorithm of back reasoning from targets,a reference route algorithm is built on the shortest range and threat avoidance.Then a route-flight-time algorithm is built on navigation points.Based on the conditions of multi-direction saturation attack,a route planning algorithm of multi-direction saturation attack is built on reference route,route-flight-time,and impact azimuth.Simulation results show that the algorithm can realize missiles fired in a salvo launch reaching the target simultaneously from different directions while avoiding threat.