变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

可变洋流环境中自主水下航行器动态路径规划的改进QPSO算法

为更好地完成水下探测任务,提升潜行效率,本文提出了自主水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)在可变洋流中的全局路径规划方法.首先,识别潜行区域地形与静态障碍物,建立以三维空间路径最短与路径平滑度最大为约束的多目标函数,利用提出的改进QPSO算法求解,生成初始路径;其次,考虑水下环境中不确定障碍物的存在和时变洋流的干扰,将动态障碍物信息更新在控制图上,用高斯噪声对洋流速度进行估计,确保AUV实现动态躲避与适应洋流变化以输出稳定的速度;最后,建立观测与惩罚函数来实时调整初始路径,得到更为科学合理的潜行路径.仿真结果表明,本文提出的全局规划方法求解的路径能使AUV潜行更加平稳与安全,使其具有更好的自主能力;所提改进算法与常规算法对比,改进的QPSO算法求解多目标离散问题所得解的精度与质量更好.     

一种自主水下航行器路径规划算法

提出了一种自主水下航行器穿越雷区的路径规划算法。将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划两个部分,建立了水雷分布的Voronoi图,采用遗传算法规划出初步的全局最优路径。自主水下航行器按照全局最优路径航行时,利用前视声纳作为探测仪器。根据所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计出一个模糊推理系统(FIS)求解其避障角度,完成局部路径规划。仿真结果表明了这种算法的有效性。     

基于精英族系遗传算法的AUV集群路径规划

针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)集群航路规划的缺陷, 提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm, EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中, 同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果, 并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning, MAPP)方法。仿真结果表明, 该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP, 通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时, 且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。     

海况影响下的分布式海战补给路径规划方法

传统的舰船伴随补给方式路径规划较为简单,且没有考虑风浪等海况因素的影响,已无法满足现在分布式杀伤海战概念及其反制措施的要求。为此,建立了多编队海上补给路径规划模型,综合考虑了复杂海况及补给时间窗对舰船补给的影响。为了求解规划模型,提出了基于时长步进的路径评估算法,首先利用海洋气象预报信息计算各时间步长的舰船阻力,随后估算不同候选路径的航行时间、等待时间及作业时间,从而比较得到最优路径。仿真实验证明了所提算法的优越性,能够为分布式海战补给提供决策支持。     

海况影响下的分布式海战补给路径规划方法

传统的舰船伴随补给方式路径规划较为简单,且没有考虑风浪等海况因素的影响,已无法满足现在分布式杀伤海战概念及其反制措施的要求。为此,建立了多编队海上补给路径规划模型,综合考虑了复杂海况及补给时间窗对舰船补给的影响。为了求解规划模型,提出了基于时长步进的路径评估算法,首先利用海洋气象预报信息计算各时间步长的舰船阻力,随后估算不同候选路径的航行时间、等待时间及作业时间,从而比较得到最优路径。仿真实验证明了所提算法的优越性,能够为分布式海战补给提供决策支持。     

基于改进蚁群算法的建筑火灾疏散路径规划研究

针对综合建筑火灾中人员疏散路径动态规划问题,以待疏散人员所需逃生时间最短为目标,考虑火灾产物和人群密度对人员逃生速度的影响,构建基于改进蚁群算法的人员疏散路径规划模型。建立由障碍物顶点栅格构成的疏散网络数据模型,改进蚁群算法的启发函数、死锁处理策略,引入烟花算法中的爆炸算子优化蚂蚁路径,以某综合建筑为例进行仿真实验。结果表明：该模型不仅能够避免疏散路径经过危险区域,还可根据建筑环境状况和人员分布情况实时调整疏散路径,提高了人员疏散路径安全性。     

基于改进鲸鱼优化算法的AUV三维路径规划

自主水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)已成为不同领域多种水下作业最有效的装备之一。针对其全局路径规划问题，提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的求解方法。首先对于建模问题，在环境模型中，鉴于三维空间中设置路径点的复杂性，给出了基于连接型快速扩展随机树(connected rapidly-exploring random tree, RRT-Connect)的建模方法；在数学优化模型中，综合了路径平滑度、下潜梯度和航行时间等3项评价准则，并考虑了强海流及障碍物带来的相关约束。然后针对上述模型，提出了一种改进的鲸鱼优化算法。引入了基于问题连接结构的优化思想，据此在线构建了关键子集族和有效子集族，用于实时发现关键度和有效度较高的连接集，并增大其重复利用率，以提高算法的收敛速度和精度。此外，为更全面有效地利用历史进化信息，设计了多学习集构造个体引领者及联合引导策略，以进一步增强算法的整体性能。最后根据实际海底地形信息和不同海流模型，设置了多种路径规划情形进行仿真实验。结果表明，相对于文献中其他鲸鱼优化算法和经典算法，所提算法在求解精度、收敛速度和稳定性...     

差分进化算法求解二阶段直觉模糊非线性规划

针对Plamen直觉模糊规划模型需要同时考虑目标和约束函数的拒绝和满足程度,算法的计算量相当于模糊规划两倍的问题,提出了二阶段直觉模糊规划模型.即前期只考虑目标和约束函数的拒绝程度,使最优值集中在全局最优值附近,后期只考虑目标和约束函数的满足程度,使最优值靠近全局最优值,因此,算法的计算量仅为Plamen直觉模糊规划模型的一半.并用差分进化算法进行求解,根据前、后两阶段的特点,分别采用DE/rand/1和自适应变异算子.最后,通过Benchmarks测试函数验证了方法的有效性和稳定性.     

复杂海事安全条件下的船舶应急航线决策方法

针对船舶作业需要满足的复杂海事安全条件,提出一种基于改进智能水滴-交互速度障碍的船舶应急航线自主决策方法.通过引入最优解邻域扩张机制增加解的多样性,对基本智能水滴算法进行改进,避免算法在寻优过程中陷入局部最优解导致算法"早熟".利用改进的智能水滴算法对已知环境进行全局航线决策,再利用交互速度障碍法根据遇到的动态障碍物进行局部航线重规划.仿真实验证明航线决策方法可以快速有效地规划出最优航线并实现实时动态避碰.     

实际环境中多无人车协同路径规划模型研究

地面无人车的集群作战运用是当前人工智能与作战指挥交叉领域的热点研究问题。针对实际环境中多无人车无法满足动态威胁条件下的协同路径规划问题,采用全局路径规划算法A-star与局部路径规划算法RL相结合的思路,从感知到行为决策全交互协同的角度开展多无人车协同路径规划模型研究,设计协同作战态势威胁算法、状态与动作空间、奖励函数、势力范围函数;设计协同作战编队构型策略生成及打击路径动态优化子模型,完成基于自主学习的多无人车协同路径规划控制模型构建与求解。结果表明：该路径规划模型可有效应对复杂城市环境下多无人车协同路径规划任务需求。     

一种海底地形和海流虚拟生成方法

提出了一种用于AUV视景仿真的海洋环境中海底地形和海流的虚拟实现方法。海底地形不但考虑了离散点电子海图数据，而且也将某些特征数据考虑在内，从而生成相对精度较高的海底地形。海洋中的海流采用两个层次的方法进行模拟：建立海流数据库方法以及水动力软件计算方法。该方法的研究对于AUV自主地形导航技术以及避碰策略等研究具有极为重要的意义，并且上述方法生成的海洋环境已经在AUV数字仿真平台中得到了应用。     

威胁联网下舰载无人机对海突击航路规划

以复杂海战场环境下舰载无人机对海突击作战为背景,针对舰载无人机航路规划中容易忽略的威胁之间相互联系的问题,分析了威胁联网下航路规划领域的研究现状,针对其不足,建立了新的威胁分类方法,将威胁划分为机动威胁和固定威胁;构建了新的威胁联网模型,特别对距离舰载无人机航路较远,但联网后可以对舰载无人机产生威胁的威胁进行了着重研究,创新解决了机动威胁在威胁联网情况下的反应问题;最后基于遗传算法进行了仿真,分析对比了威胁联网与否对航路规划的影响,规划出了在威胁联网情况下的可行航路。     

基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划

模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。     

时间和角度约束下的双圆弧路径规划

为满足无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)打击目标的时间、角度约束,提出了基于双圆弧轨迹的路径规划方法。对UAV初始、末端速度方向情况进行了分类,分别推导了对应的双圆弧参数解析形式及其单调性。同时,根据双圆弧参数解析式,得到生成路径的唯一自由度,减少了路径规划参数输入。分析了双圆弧路径长度与路径参数之间的关系,设计了多UAV协同攻击路径规划方案。数值仿真结果证明了双圆弧路径规划的有效性和实用性。     

基于蚁群算法的水下潜器三维空间路径规划

路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。使用蚁群算法对水下潜器三维空间路径规划问题进行了研究,以ACS算法为基础设计了路径优化搜索算法,详细讨论了信息素表示方法、路径点选取原则、启发式函数设计和信息素更新规则,给出了算法的具体流程,仿真实验结果表明,该算法能够方便有效的实现三维空间中的路径规划。     

多段式自动泊车最优路径规划与仿真分析

针对狭小平行泊车位的路径规划和泊车轨迹曲率不连续等问题,同时考虑避撞约束,提出了一种最优化多段式泊车路径规划方法.建立了车辆方向盘转速恒定时的车辆后轴中心运动轨迹方程;其次为保证车辆安全停车,建立了避障约束函数;设置泊车路径后轴中心为控制点,以泊车空间最小、最终泊车姿态角最小等泊车指标求取路径最优解.通过Simulin...     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。