采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

基于乌贼算法的无人机航迹规划

乌贼算法是一种新型的启发式仿生优化算法。提出了一种基于乌贼算法的无人机航迹规划算法。所构建的概率地图采用概率密度函数来对各种威胁源进行建模,非常适合表述战场环境的不确定特性。乌贼算法与传统的启发式算法相比,拥有更快的收敛速度。在此基础上设计的基于乌贼算法的概率地图航迹规划算法能够有效的缩小概率地图的规划空间,使得航迹规划搜索范围减少、时间缩短。仿真实验表明,该方案比传统概率地图航迹规划方法更能满足无人机航迹规划的要求。     

多旋翼无人机低空航迹规划问题

无人机航迹规划是确保飞行安全高效的重要因素,针对使用二维地图进行航迹规划飞行存在航点精度差、飞机姿态不稳定等问题,通过对多旋翼无人机飞行状态特性分析,讨论了一种利用倾斜摄影三维模型进行复杂地域航迹规划的新方法,并采用实装飞行的方式进行验证,结果表明该方法对在地形复杂地区航迹规划具有较好实用价值.     

基于固定翼无人机的航迹规划优化模型

无人机航迹规划是无人机研究领域中的重要方面,也是自主系统中不可分割的一个整体部分.文章在前人研究基础上,提出了一种基于有威胁情形中固定翼无人机的航迹规划优化模型.此模型对飞行航迹进行航迹平滑处理时,提出了一种基于微分几何原理的约束条件改进策略.     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

基于改进进化算法的无人机航迹规划

基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。     

基于空间综合威胁体的无人机航迹规划方法研究

传统规划多数在平面中模拟威胁,难以真实表达威胁对无人机的影响范围,为了提高无人机飞行中的安全性和稳定性,在航迹规划中尽量规避周围环境的威胁,本文提出了一种基于空间综合威胁体的航迹规划方法,在目标区域内建立空间综合威胁体模型并进行分析及计算,最后进行航迹规划.空间综合威胁体的限制可有效减少待扩展节点的数量,提高航迹规划计算的效率.     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

蚁群优化算法的无人机室内航迹规划

由于室内无人机导航较为复杂,针对现有的传统(基本)蚁群算法存在早期盲目搜索、易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,探索一种高效、准确的航迹规划方法意义重大。为提高收敛速度使其避免陷入局部最优等算法缺陷,提出一种改进蚁群算法的室内无人机三维航迹规划方法,该方法设计初始信息素的调节因子,增强蚁群搜索的方向性;设计启发概率函数,改进状态转移规则,有效提高蚁群可见性精度;改进算法的信息素更新方式,增加信息素挥发率的动态调整策略,提高算法的收敛速度,扩大搜索空间,有效避免其陷入局部最优。通过仿真实验进行算法适应性验证,结果表明：改进蚁群算法有效提高全局搜索能力,减少收敛迭代次数,得到的最优路径长度比传统蚁群算法平均缩短38.6%,平均用时减少3.8%,显著提高蚁群优化算法的适应性,体现出在特定应用场景下的优越性。     

基于Q学习的无人机三维航迹规划算法

针对现有的基于强化学习的无人机航迹规划方法因无法充分考虑无人机的航迹约束而使规划获得的航迹可用性较差的问题,提出一种更有效的无人机三维航迹规划算法.该算法利用无人机的航迹约束条件指导规划空间离散化,不仅降低了最终的离散规划问题的规模,而且也在一定程度上提高了规划获得的航迹的可用性,通过在回报函数中引入回报成型技术,使算法具有满意的收敛速度.无人机三维航迹规划的典型仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

基于遗传算法的无人机航迹规划

研究了基于遗传算法的无人机全局路径规划算法,建立了综合评价航程总长度、威胁概率和平均地形高度的多目标优化函数,并针对此优化函数设计了基于相对距离转角的遗传算法编码方案,进化计算结果稳定,达到了利用三维地形规避威胁的目的.进而研究了基于路径规划点生成光滑航迹的鲁棒性算法,利用MATLAB和VRML接口实现了无人机全局航迹...     

基于改进PH曲线的无人机航迹规划

 航迹规划是无人机任务规划的重要组成部分。针对现有航迹规划存在的不足, 提出一种基于改进pythagorean hodo-graph(PH)曲线的航迹规划方法。该方法结合了PH 曲线的曲率连续性和粒子群优化算法的快速搜索特点, 将PH 曲线的控制点选取通过粒子群算法进行优化, 可以快速得到避障安全、满足最大曲率限制和曲率连续的最优PH 路径。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划

为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立三维地形模型和禁飞区模型,构造合理的评价函数.在改进算法中,设计一种基于贪婪思想和变异策略的初始化方法,提升了初始种群的平均适应度值;将一种非线性递减函数引入距离控制参数,解决了灰狼优化算法开发能力不足的问题;设计一种动态加权平均和静态平均混合的位置更新策略,解决了灰狼优化算法位置更新策略不灵活的问题.仿真结果表明:该算法相比于其他几种相关算法,航迹代价较小、收敛速度较快且效果更稳定.     

基于改进粒子群优化的多无人机协同航迹规划

由于航迹规划可以为多无人机飞行控制提供参考指令,且当前粒子群航迹规划算法存在收敛速度慢,成功率不高的缺点,故提出了一种综合改进粒子群的多无人机协同航迹规划算法,考虑了无人机性能约束、障碍与威胁约束、空间协同与时间协同约束。首先,通过对学习因子线性化调整,实现了粒子惯性和最优行为的平衡;其次,引入混沌初始化,改善了粒子分布质量;然后,基于遗传变异思想设计了取代策略,同时提出了调速机制,提升了算法收敛速度。最后,将综合改进粒子群算法进行仿真验证,规划结果成功率高、收敛速度快且航迹代价小,可见改进算法的有效性。     

基于改进一致性理论的无人机编队航迹在线规划

针对无人机编队在飞行过程中任务发生变化的情形,提出了基于改进一致性理论的无人机编队航迹在线规划方法。首先,针对一致性算法进行改进,引入人工势场法,提出了考虑机间距离和相对速度的防碰撞策略;基于无人机相对位置和状态量,提出了考虑无人机转弯半径和速度的转弯策略。其次,基于编队拆分思想和RRT*算法,提出了基于拆分编队思想的在线航迹规划方法。仿真结果表明：防碰撞策略能使无人机之间在编队成形前保持安全距离,不发生碰撞;转弯策略能使编队在转弯过程中保持队形;编队重组的在线航迹规划方法能满足执行新增任务的情形。     

基于改进蚁群算法的无人机航迹规划

针对无人机在指定地点执行侦察、 巡逻或攻击等任务, 将无人机执行任务的航迹代价模型转化为旅行商问题, 采用改进蚁群算法实现航迹规划。通过引入去交叉禁忌搜索策略, 对基本蚁群算法进行改进, 以解决在收敛后期易陷入局部最优的问题。同时, 利用数值仿真对所研究的基于改进蚁群算法的无人机航迹规划算法进行验证。仿真结果表明, 该算法能提高了无人机航迹优化能力。     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。     

基于人工势场法的无人机局部航迹重规划

无人机飞行中受复杂环境的影响,在预设航线飞行时容易遇到突发障碍物,这要求无人机及时避障并重新设计轨迹.为实现无人机在飞行过程中主动避障并平滑地返回预设航迹,提出了一种改进人工势场法的局部航迹重规划方法.在引力场函数中加入线势场,使无人机避障后在线势场力的作用下重回原预设航线.通过在斥力场函数中加入无人机与目标点的决策因子,解决无人机在临界点震荡,无法到达预设目标位置的问题.通过引入动态力,解决无人机原地停滞,局部极小值问题.研究在二维环境下进行了Matlab仿真验证,试验结果表明,改进的人工势场法能够实现主动避障和无人机局部航迹的重规划.     

基于气象威胁场的无人机三维航迹规划

针对无人机航迹规划中气象威胁要素模糊性强、不确定性高等特点,提出了改进的BP神经网络的气象威胁度评估方法,对区域内气象威胁要素进行评估以建立表征气象威胁的气象威胁场。在所建立的气象威胁场上采用改进稀疏A*算法进行三维航迹规划,改进稀疏A*算法通过引入自适应操作提高了收敛速度以及效率。仿真结果表明,这种威胁评估方法可较为准确地评估区域内的气象威胁,改进稀疏A*算法能够准确、快速地在三维气象威胁场上寻找到最优航迹,具有一定的应用价值。     

基于NSGA-Ⅲ算法的多无人机协同航迹规划

当多架无人机协同作战时,需要进行协同航迹规划,以提升任务成功率.将协同航迹规划中的约束转换为多个目标后,对NSGA(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)-Ⅲ算法与势场蚁群算法进行融合设计.算法首先对地图进行势场构建,使距离障碍物较近的节点不易被选择,并且引导搜索方向.然后对航...