无人作战飞机任务规划与控制单元仿真系统

首先对无人作战飞机任务规划与控制单元的总体方案进行设计,对仿真系统的各功能模块进行了描述.然后提出了分层递阶的任务规划与控制功能结构及其逻辑框架,并给出基于可扩展标记语言的任务链模型.最后实现了控制单元指挥多编队无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望.     

多UCAV协同目标攻击决策

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)攻击多目标,研究了多UCAV协同攻击决策问题。建立了目标毁伤模型、UCAV损耗模型和时间协同模型,并通过加权求和将三者转化为单一目标函数,进而转化为单目标问题进行求解。提出了一种离散微粒群优化(discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,在微粒群优化算法框架内重新定义了微粒的位置、速度及相关操作。建立了微粒与实际问题的映射关系,进而使DPSO算法适合于求解多UCAV协同目标攻击决策问题。仿真结果表明,DPSO算法易于实现,能够较好地解决基于时间协同的多UCAV目标攻击决策问题。     

基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击

为在多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)执行多目标攻击中适时确立决策优化的方向、改变任务优化所需的基本条件,采用图模型中的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)构建了空天威胁体感知模型,提出了基于图模型自主优化系统的分层架构和多UCAV自主协同规划方法。该方法利用数据融合形成的DBN状态转移网络及观测转移网络参数的变化表现复杂空天环境的变化,并充分利用DBN的学习和推理算法,实现了对威胁体的在线动态感知,达到了按照确定原则完成UCAV攻击目标重新分配与航迹协同等任务的目的。仿真结果表明了这种自主优化规划方法的正确性和可行性。     

无人作战飞机操作员控制台仿真系统

首先对无人作战飞机操作员控制台仿真的总体方案进行设计,然后对操作员控制台仿真系统的各功能模块和逻辑结构进行了描述,并给出了仿真中基于可扩展标记语言的任务链模型。最后实现了操作员控制台指挥控制多架无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望。     

基于BDI智能体的无人作战飞机自主任务管理系统

无人作战飞机自主任务管理是减小平台对操作员依赖的关键之一.提出了基于BDI智能体的无人作战飞机自主任务管理系统体系结构.针对传统BDI解释器的缺陷,结合无人作战飞机应用的需求,设计,实现了一种并行的解释器实现结构,并给出了基本元动作定义.在此基础上讨论了无人作战飞机自主任务管理系统的功能设计与实现问题.初步仿真结果表明,平台能够对环境变化及用户指令做出正确反应.     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

多目标攻击条件下的作战任务分配模型研究

作战任务分配是现代多用途战斗机火控系统的核心,也是任务管理系统中的关键性的问题.首先运用信息熵方法,结合主客观两方面的因素对多目标攻击条件下的任务进行优先权分析,然后建立起传感器作用于任务的效能矩阵,在此基础上运用蚁群算法来确定任务最优分配方案.仿真实例表明该任务分配模型对于多目标攻击条件下的任务分配具有一定的可行性和实用性.     

时间约束下对地面目标协同攻击任务规划方法

针对集群弹药协同攻击地面目标时,打击时间不一致导致的“打草惊蛇”、任务失败的问题,基于双层优化模型提出了一种适用于该场景的集群任务规划方法。所提方法的下层优化为航迹规划,上层优化为任务分配,提高了任务规划结果的最优性。考虑到在真实战场环境中,飞行时间过长会增加被对手发现的风险,将速度变量引入航迹规划,使集群弹药在不增加冗余路径的前提下完成满足时间约束的协同攻击任务。最后,以集群弹药协同攻击地面群体目标为例进行了仿真测试,验证了所提方法的有效性。     

基于视觉的无人作战飞机自主着陆仿真系统研究

论述了无人作战飞机自主着陆研究中所涉及到的关键技术,并设计和建立了“基于视觉的无人作战飞机自主着陆实时仿真验证平台”。该仿真平台可以对所提及的多项关键技术进行验证。特别的,系统中应用虚拟现实技术,通过相关硬件使系统形成闭环,可以在数字仿真的环境下,实时验证视觉信号反馈对无人作战飞机自主着陆的影响。基于组件对象模型技术构建的仿真平台具有可重用性好、易于维护等优点。     

超视距多机协同多目标攻击系统研究

首先在BVR多机协同多目标攻击系统中使用了自主优先权和协同优先权,采取了分组决策的方案,然后用BP神经网络完成目标分配,SOFM神经网络完成攻击排序,采用神经网络实现了决策算法,并对整个决策系统进行了仿真;然后,在原始态势数据的基础上计算了导弹攻击区,用比例导引法实现了空空导弹攻击.最后设计了BVR多机协同多目标攻击系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.结果验证了决策的正确性.本文工程背景强,所得的仿真结果可供工程设计时参考.     

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.     

无人机协同多目标攻击空战决策研究

针对超视距空战中多架无人机对空中的多个敌对目标进行协同攻击的决策问题进行了研究。首先,对空战威胁态势进行了分析,基于对各攻击目标至少分配一枚导弹的原则,将协同多目标攻击决策问题转化为导弹目标攻击配对的优化问题并建立其攻击效能评估模型。然后,提出了一种模拟退火遗传算法用于该决策问题的寻优。最后,通过所得最佳导弹目标分配个体求得最终协同攻击决策方案。仿真结果表明所提出的算法能有效地求解协同多目标攻击决策问题,其对最优解的搜索效率明显优于单一的遗传算法。     

虚拟角色的一种自主运动路径规划方法

虚拟角色的路径规划是动漫游戏的一个重要课题,如何建立高效的路径规划方法仍是一个热点话题。提出了一种基于感知记忆的路径规划方法,该算法包括全局路径规划、局部路径规划和记忆模块。全局路径规划是根据已知的路径建立的,提出了拥堵系数和容忍度的公式;而局部路径规划是根据局部感知建立的,虚拟角色能够依据局部路径规划探索一个未知环境,全局路径信息记录在记忆模块中。构造了一个包含虚拟角色的三维迷宫,实验结果表明,根据前面探索信息建立的全局路径规划是有效的。     

基于Delaunay三角形网格的RoboCup路径规划算法研究

论述了足球机器人RoboCup小型组机器人的路径规划算法,应用Delaunay 三角形网格进行路径规划,在此基础上综合了RoboCup动作控制算法,提出了用关键点及其姿态简化对路径的优化思想,并直接对速度进行控制的方法。通过上海大学自行研制的RoboCup小型组仿真平台对该算法进行验证,仿真结果表明:采用该算法能使足球机器人简单有效地得到避障优化路径,并保持有利的姿态。     

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。     

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.     

基于滚动窗口的移动机器人路径规划

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题。提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,并通过有效的场景预测 ,以滚动方式进行在线规划 ,结合了优化和反馈机制 ,具有计算量小、反应迅速的特点。大量仿真结果表明 ,该方法能很好地适应动态不确定环境。     

基于LINGO的多目标攻击空战决策研究

在介绍了多目标攻击有关概念的基础上,分别建立了考虑目标威胁后的多机协同多目标攻击的数学模型和单机多目标攻击的数学模型,并采用Lingo软件通过具体算例分别对两类模型进行了数值仿真.仿真结果表明,利用优化软件Lingo可以实现快速准确的空战决策,从而为多目标攻击空战决策提供了一种有效的决策方法.     

多约束条件下战场导航路径规划问题研究

为提高战时导航路径规划的有效性,着重考虑了导航目标自身对道路的约束因素,建立多约束条件下导航路径规划问题模型;对影响路径规划的道路指标进行无量纲化,给出了多约束条件下导航路径规划问题的求解算法;实例验证表明,算法在路径规划过程中融合了多方面的约束因素,较传统的算法,有利于提高战时导航路径规划的有效性。