人机协同智能航迹规划算法

人机协同低空突防航迹规划是实现有人机和UAV协同作战的关键技术,结合协同作战的特点和UAV低空突防航迹规划的要求,将人工辅助决策和改进的智能算法结合起来,并利用角度量的变长度基因编码表示飞行航迹,提出人机协同的智能航迹规划算法。该算法能够充分发挥人脑这个超级智能系统,利用人的智慧和经验弥补智能算法的不足,在"高危环境下"下针对突发威胁的覆盖范围来引导航迹求解过程,通过大量仿真计算,结果表明:应用该算法规划的三维航迹能够有效躲避突发威胁,实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用价值。     

有限干预下的UAV低空突防航迹规划

低空突防航迹规划是实现有人机和无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）编队协同作战的关键技术,针对目前智能算法在求解低空突防航迹规划问题中存在的不足,充分发挥人脑这个超级智能系统来引导飞行航迹求解过程,将基于角度量编码的小生境伪并行自适应遗传算法（niche adaptive pseudo parallel genetic algorithm, NAPPGA）和人有限干预情况下的智能决策结合起来,提出UAV低空突防航迹规划技术。通过大量仿真计算,结果表明,应用该技术预规划和重规划的三维航迹能够有效实现威胁回避、地形回避和地形跟随,满足UAV低空突防要求,具有一定的实用性。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

基于任务分配的多飞行器协同航迹规划

在综合考虑飞行器编队的飞行代价和作战效果的基础上, 研究了基于任务分配的多飞行器协同航迹规划方法, 构建了结合任务分配的飞行器编队协同航迹规划模型, 设计了分解式协同航迹规划算法, 可以有效地对多目标存在的情况进行综合权衡, 得到合理的任务分配和航迹规划方案. 仿真算例表明, 这种航迹规划方法不仅能保证各飞行器选择合理的协同航迹, 也使得作战任务可以获得最佳作战效果, 有效地提高编队作战的效费比.     

多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。     

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.     

低空突防模型建模的研究

在现代低空突防技术中,飞机根据数字地图提供的地形数据和获得的战场态势,结合任务计划以及自身的机动性能约束条件利用航迹算法提供最优航迹,其中航迹规划包括预规划和实时重规划。预规划阶段在预知威胁转化的基础上,利用规划算法计算出航迹;在航迹预规划的基础上估算了飞机的起飞时间;在实时重规划阶段,将突发威胁等级评估与规划系统进行了集成。     

基于NURBS和GOBL-ACDE的航迹规划算法

针对复杂地形条件下无人机低空突防动态航迹规划实时性及精确性的问题,提出了基于广义反向学习的自适应约束差分进化(generalized opposition-based learning adaptive constrained differential evolution, GOBL-ACDE)算法,结合非均匀有理B样条(non-uniform rational B-spline, NURBS)平滑策略,提高了多威胁复杂地形下动态航迹规划的精确性、高效性及适航性。首先,构建航迹规划任务模型,建立目标代价及约束限制函数,提出一种高度转换方法,有效提高低空突防能力;其次,将NURBS平滑策略与B样条插值以及贝塞尔曲线对比分析;再次,应用广义反向学习、自适应排序变异及自适应权衡模型,改善约束条件下算法动态性、收敛性及寻优性能;最后,通过静态与动态环境对比仿真试验,验证了所提方法在多威胁复杂地形下寻优精度高、鲁棒性强、动态性好以及可靠性优的特点,能够规划出精确、高效、适航的低空突防航迹。     

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。     

基于改进人工势场法的无人机航迹规划

针对传统人工势场(traditional artificial potential field, TAPF)方法在无人机航迹规划时航迹摆动幅度较大且容易陷入局部极小值的问题, 提出了一种改进人工势场法。首先在TAPF方法的基础上, 引入角度与速度调节因子, 模拟更真实的无人机飞行轨迹; 然后再引入辅助避障力, 实现避障的同时平滑轨迹; 最后对改进航迹规划算法与TAPF方法进行仿真实验。结果表明, 相较于传统算法, 改进后的航迹规划算法在航迹平滑性上有显著提升, 并且有效地避开了局部最小值点。     

基于自适应遗传算法的无人机航迹规划方法研究

随着攻防系统的发展与完善,实现飞行器有效突防越来越困难,而采用航迹规划技术能够有效的提高飞行器的突防概率.基于此,首先研究了参考航迹的角度、高度以及航迹段长度等约束条件;其次对航迹编码方式进行了改进,采用全实数的双向链表的编码方式;对自适应遗传算法的交叉和变异概率的计算方法、交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对采用不同的变异算子所得结果进行了对比分析.仿真计算的结果表明,该算法能够规划出一条满足要求的参考航迹,采用组合变异算子能取得比采用单个变异算子更优的参考航迹.     

基于多机协同航迹欺骗的组网雷达突防技术

为充分发挥先进战机在突防敌预警探测雷达网过程中的电子战能力,提出了一种多机协同航迹欺骗 技术。分析了航迹欺骗的基本原理,建立了单架战机欺骗单部雷达的基本模型。在此基础上,研究了多机协同航 迹欺骗的耦合关系,分析了多机协同欺骗的约束条件,给出了代价函数,建立了多机协同航迹欺骗最优控制模型。 为提高模型解算的实时性和精度,对模型进行了无量纲化,并采用勒让德伪谱法对模型进行了求解。仿真结果表 明,该方法可以实现对敌组网探测雷达的有效欺骗,完成突防任务。     

基于改进势场的无人机编队恢复与一致性仿真

针对多无人机编队防撞、编队恢复及位置和速度收敛一致性问题,提出以改进势场原理与一致性理论为基础的分布式协同编队控制算法。建立静态障碍物模型、无人机质点模型与二阶系统动态模型;定义含协调因子和通信权重的机间协调势场函数,实现防撞和队形恢复的控制目标;在基本一致性协议中引入编队中心参考向量、期望速度和速度镇定项,实现位置和速度的收敛一致性;结合改进的一致性协议与改进势场作用下的合加速度设计协同编队控制算法,并由Hamilton函数证明该算法的稳定收敛性。仿真结果表明：该方法可以实现防撞、队形恢复及位置与速度收敛一致的控制目标。     

有人/无人机编队队形集结控制研究

针对有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队队形集结控制问题，设计了一种基于航迹规划-跟踪的MAV/UAV编队集结控制策略。首先，考虑编队队形集结边界约束与防碰撞约束条件，设计了一种基于Dubins曲线与协同模拟退火粒子群优化相结合的编队集结航迹规划算法。然后，以规划得到的集结航迹作为期望航迹，设计了一种双回路结构的非线性路径跟踪控制方法。最后，利用Matlab软件对设计的航迹规划与跟踪控制方法进行了仿真对比实验，仿真结果验证了方法的有效性和优越性。     

低空突防航路规划算法综述

低空突防在现代战争中发挥着越来越重要的作用,其中航路规划是新一代低空突防技术的关键技术之一。分析了低空突防航路规划算法应满足的条件及其特点,阐述了目前国内外正在应用和研究的几种航路规划算法：动态规划法、电势理论法、启发式A＊搜索法、遗传算法、蚁群算法、元胞自动机等。对低空突防航路规划算法的发展方向进行了简要的总结。     

基于人工免疫克隆选择算法的无人机三维航迹规划

无人机航迹规划作为一个规模大、约束多、指标多的优化问题,其复杂性导致自动规划比较困难。构建了基于局部极坐标的水平航迹控制变量和基于特定平飞段飞行高度的纵向航迹控制变量,以水平航迹控制变量为优化变量,采用分步规划的策略,建立了基于人工免疫克隆选择算法的无人机航迹自动规划模型,该模型能够充分发挥计算机速度快、容量大的特点,能够对基于预处理结果的人工规划方法进行一定程度的改进。仿真结果验证了模型的可行性和有效性。     

基于激光传感器的动态拟合避障控制与仿真

考虑未知动态环境下机器人系统的运动规划问题,提出了一种避障规划策略.针对一类圆形动态障碍,机器人通过激光传感器采样获得障碍边缘,采用最小二乘法对障碍边缘进行拟合.经过多次估计动态中心位置和大小,获取障碍物的相对速度和方向.综合考虑机器人、动态障碍以及目标点间的相对关系,确定机器人的最优运动方向,以保证机器人安全运行和任务完成.在此基础上,进一步给出了多机器人系统在未知动态环境下的编队控制策略.所提出的避障控制策略通过仿真实验进行了验证.     

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。     

基于模型预测控制的智能车辆避障跟踪仿真

针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明：控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。