无人飞行器延时航迹规划方法

编队飞行中无人飞行器由于战场态势改变等原因常常需要延迟打击目标。在定高飞行模式下,提出了基于分层规划的延时航迹规划方法,首先基于最小风险值选择最佳延时机动区域,然后采用基于解析法的延时航迹规划算法,生成满足延迟时间和飞行约束条件要求的延时机动航迹。通过分析计算各个航迹段附近区域的风险值,确定了无人飞行器延时机动的安全飞行区域;基于解析法提出徘徊延时航迹的规划算法,并用该算法生成满足飞抵时间延迟量要求的延时航迹。仿真结果显示,徘徊延时航迹规划算法能够高效准确地规划出需要的延时航迹,规划总时间在规定的时间范围内,较好地满足了无人飞行器需要延时飞行的时间要求。     

一种飞行器在线航迹重规划算法

提出一种动态稀疏A*搜索（DSAS）算法，该算法能够在具有预先未知威胁的飞行环境中实现航迹在线实时重规划。当飞行器上装备的探测器探测到飞行环境中有预先未知的威胁出现时，DSAS根据新的环境信息局部修正受到影响的航迹段来获得新的航迹。仿真结果证明了该方法的有效性。     

改进蚁群算法的无人救生船航迹规划

为了缩短无人救生船从出发点到险情发生点所需时间,需要规划一条无碰撞的安全航行路径。针对当前路径规划中存在的问题,提出一种考虑时间优化的改进蚁群算法,将该算法应用于无人救生船航迹优化,建立了无人船在航行过程中的时间模型,得到无人救生船航行路径的时耗计算公式,改变了信息素更新方式。仿真结果表明,与传统蚁群算法相比,改进后的算法能有效降低航行时间。     

基于动态RCS的无人飞行器隐身突防航迹规划

针对传统航迹规划方法通常不考虑无人飞行器(UAV)的飞行姿态对其被雷达发现的概率的影响问题,提出一种基于动态雷达散射截面(RCS)的无人飞行器隐身突防航迹规划方法．首先,结合UAV的运动学模型和动态RCS特性,建立雷达制导防御系统下的突防模型;进一步,采用稀疏A~*算法对UAV的空间位置及飞行姿态进行搜索,将满足突防准则的扩展点加入搜索空间,并引入通视性分析方法计算扩展点的预估代价．仿真结果表明：该方法在多种假定条件下均能快速规划出低发现概率的隐身航迹;UAV通过位姿调整,能有效躲避预警机等动态威胁的探测,提高突防能力．     

自主控制技术在箭射无人飞行器航迹控制中的应用研究

对箭射无人飞行器飞行控制系统进行设计,研究了自主控制系统的层级控制结构、规划与重规划技术以及智能控制器设计,并给出了自主航迹控制的模块化设计的流程图以及具体实现算法,在Matlab/Simulink下进行了仿真实验,其结果验证了层级控制结构下实现航迹自主控制的可行性.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于改进哈里斯鹰算法的无人飞行器路径规划

针对无人飞行器三维路径规划问题,提出一种基于哈里斯鹰优化（Harris hawks optimization,HHO）算法的无人飞行器三维路径规划算法。首先根据路径规划代价指标和无人飞行器自身性能,建立路径规划模型确立代价函数和约束条件。接着针对传统HHO算法的不足,引入非线性能量因子来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使算法避免陷入局部最小值;引入混沌映射对HHO算法进行初始化种群并对其进行局部混沌搜索,增强算法种群多样性和搜索能力。最后通过仿真实验证明,改进的哈里斯鹰优化（improvement Harris hawks optimization,IHHO）算法可以有效规划出安全的无人飞行器航线,并且能够跳出局部最小值和具备较优的收敛速度。     

基于Voronoi图的无人机快速航迹规划研究

Voronoi图的快速构建是快速完成基于Voronoi图的航迹规划的关键。针对Voronoi图构建效率不高的问题,提出了一种快速构建Voronoi图的方法。首先,利用改进的Bowyer-Watson算法构建Delaunay三角网。在确定待插入点的影响域时,引入bool类型的数组对已构建三角网中的三角形是否为Delaunay三角形进行标记,从而缩小三角形的遍历范围,加快Delaunay三角网的构建速度。然后用间接法得到Voronoi图。此外,对航迹规划过程中起始航迹和终止航迹的确定进行了讨论,完成了基于Voronoi图的无人机航迹规划。结果表明,采用提出的间接法能快速完成Voronoi图的构造。当母点(威胁点)为20 000个时,只需要20 s的时间。对快速完成无人机的航迹规划具有重要的意义。     

基于A~*的快速三维航迹规划算法

针对标准启发式A*搜索算法所存在的规划速度慢以及受限于二维空间问题,提出了一种基于A*的快速三维航迹规划算法.该方法以基本A*算法为理论基础,并将约束条件结合在搜索算法中,在三维规划空间中将地形高度信息通过所确立的高度代价转换函数简化计算并达到快速规划要求.算法分析和实验表明,该方法能在三维环境空间中快速规划出所需航迹以满足任务需求.     

A path planning algorithm based on Bezier curves for underwater vehicles

An on-line path planning algorithm based on Bezier curves is presented for underwater vehicles.Aiming at the special requirements of underwater vehicles and 3D environment,the algorithm consists of two steps: the generation of spatial path and the processing of some constraints.A path for underwater vehicles is planned,which satisfies the velocity constraint and the centripetal acceleration constraint of underwater vehicles.The proposed path planning method can be used for the vehicle's locomotion and navigation control.     

基于稀疏A*算法的三维航迹并行规划算法

提出三维稀疏A*算法的规划时间组成,并分析该算法的时间复杂度和并行性,随后给出并行任务划分的不同策略．判断OPEN表中是否存在与新节点相同节点的准则修改为：只比较OPEN表中代价比新节点代价小的节点,新准则可以有效地减少对共享式OPEN,CLOSED表的瓶颈效应．提出的三维航迹并行规划算法在并行机群环境中实现,实验结果表明时间效果改善明显．     

基于马尔科夫生存模型与粒子群算法 的动态航路规划

针对未知情况下航路规划问题,采用动态规划策略保证飞机可以实时规划未来路径,并引入基于马尔科夫的生存模型来获取飞机的生存状态概率,从而评估生存代价,再综合任务、油耗、飞机机动性等作为粒子群算法的目标函数与约束条件,同时为了缓解生存与任务之间的矛盾,引入目标函数权重自适应策略.仿真实验证明,提出的动态航路规划策略是可行的,自适应权重也在一定程度上缓解了生存与任务之间的矛盾,同时将基于马尔科夫的生存模型应用于动态航路搜索中,能够更加直观地掌握每一时刻飞机的生存代价以及各状态的概率.     

A novel method for robot path planning

Path planning is one of the most important problems in the design of a mobile robot. A novel approach called generalized Voronoi diagrams (GVD) may deal with this matter. First, a method was introduced to normalize the obstacles and present efficient techniques for generating GVDs. Then a best path searching algorithm was presented. Examples implemented were given to indicate the availability of the mentioned algorithms. The approaches in this paper can also be used in applications including visualization, spatial data manipulation, etc.     

高速飞行器高压捕获翼气动布局概念研究

针对高速飞行器大容积、高升力、低阻力和高升阻比设计需求,本文首次提出一种带有高压捕获翼的新型气动布局概念.与传统升力体或乘波布局比较,该布局的主要特点为在飞行器机体背风面增加了与来流方向平行的曲面翼,称之为高压捕获翼.在高速巡航飞行条件下,通过合理的配置,高压捕获翼可以捕获来流经机体上壁面压缩后形成的高压区,利用捕获翼上下表面形成的大压力差使飞行器的升力获得大幅补偿.同时飞行器的升阻比可获得大幅提升.此外,当飞行器容积及重量增加时,其上壁面压缩增强,可使捕获翼的升力进一步增大,从而实现升力与重力的自补偿效果.几个概念实例计算结果均表明,增加高压捕获翼后飞行器的升力可大幅提升达30%以上,升阻比提升一般可达20%以上.     

基于改进势场法和B样条曲线的无人直升机电力巡线航路规划

为有效解决直升机电力巡线工程中障碍物规避问题,提出一种结合改进势场法和圆域样条曲线的航路规划方法.建立了一种新型人工势场函数,按照势场下降的方向进行直升机飞行路径的搜索,然后利用圆域样条曲线对搜索路径进行修正和平滑.实验证明,该航路规划方法在障碍物规避问题上性能有明显提高.     

A novel method for robot path planning

Path planning is one of the most important problems in the design of a mobile robot.A novel approach called generalized Voronoi diagrams(GVD)may deal with this matter.First,a method was introduced to normalize the obstacles and present efficient techniques for generating GVDs.Then a best path searching algorithm was presented.Examples implemented were given to indicate the availability of the mentioned algorithms.The approaches in this paper can also be used in applications including visualization,spatial d...     

一种基于人工势场的无人机航迹规划算法

为了改进传统的人工势场法不能适应复杂环境、容易陷入最小值和在终点附近徘徊的情况,提出一种基于混沌理论的人工势场法的无人机航迹规划算法。在传统人工势场法原理的基础上,将混沌理论的搜索算法引入人工势场法中的斥力场、引力场的函数公式中,改变了各个障碍物斥力系数和目标点的引力系数,将改变后的系数代入计算,搜索出斥力场和引力场的最优系数组。本算法有如下优点:第一,考虑了障碍物对寻优过程的影响,排除了合力为零的情况。第二,通过迭代的方法,具有适应不同地图的能力。第三,适用于无人机的航迹规划。仿真实验结果和理论分析表明,混沌理论的人工势场法不仅解决了无人机在航迹规划中容易陷入最小值和在终点附近徘徊等问题,而且可以实现无人机在复杂环境下的航迹规划,缩短了飞行成本,节约了计算时间,提高了三维空间无人机航迹规划的速度和精度。     

基于匈牙利算法的高速动车组周转模型及算法的研究

通过对动车组周转内在特性的分析，结合国内外对动车组的研究现状，提出了构造二部图，采用匈牙利算法求解出动车组周转二部图的最小权最大匹配，简单快速地实现了计算机自动编制图定的成对列车运行图的车底运用计划，并求出所需最少需要动车组数．