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。     

基于TLD模型的UAV三维实时平滑航迹规划

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避免不必要的迂回和路径,提高航迹的平滑性,提出了元胞化地图的变长探测方法和启发式优化策略;最后,利用所提出的认知行为优化算法对这一问题进行求解,以提高规划路径的搜索效率。不同场景地形的仿真及与现有经典方法的比较结果表明:该方法能有效实时规避威胁和地形障碍,且具有较高的可执行性,能够快速生成安全、平滑的飞行路径。     

基于启发式预测窗口的UAV实时航迹规划方法

考虑移动目标及移动威胁,根据机载传感器实时获得的目标及威胁信息,提出一种基于启发式预测窗口的无人机实时航迹规划方法。根据敌我态势估算预测窗口,并结合卡尔曼滤波预测目标及威胁的状态,构建基于矢量夹角原理的目标函数,评估威胁及航程代价并满足无人机的机动约束。该方法通过最速下降法在线优化得到一系列的无人机航向角,完成航迹规划。仿真结果表明该方法可以有效追击移动目标,并规避移动威胁,实现无人机实时航迹规划。     

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。     

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。     

交叉粒群算法在无人机航路规划中的应用

随着现代战场环境的日益复杂和作战范围的不断扩大,给无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）执行空中侦察、监视、作战等任务带来了严重挑战。为了提高UAV的作战效率和生存概率,从UAV的威胁空间建模出发,根据战场分布的威胁区域,先利用威胁回避技术快速地给出一条从起始点到目标点的粗选航路;然后在此基础上,应用粒群算法和遗传算法中交叉和变异操作相结合的思想,对粗选规划航路进行全局优化,从而找出一条能确保自身安全并威胁代价最小的最优飞行航路。仿真结果说明,该方法是有效、可行的。     

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。     

四维空间中的无人机动态路径规划及仿真

在无人机任务/路径规划仿真平台中,采用模型预测控制算法解决无人机的动态路径规划问题.具体规划过程中,加入任务对飞行时间的约束条件,通过控制飞行器的航向和速度,使其有效规避地形障碍和雷达威胁,并在预定时间到达目标点或新任务中的新目标点,从而将三维路径规划拓展到四维空间中去.仿真结果表明此平台能完成四维空间中的动态路径规划,并且算法能够使无人机以较小的时间误差到达目标点,而且能够处理突发任务情况下的动态路径规划问题.     

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。     

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。