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。     

不同威胁源下无人机的攻击航路规划算法与仿真

考虑到任务环境中威胁源的不同属性,提出一种新的航路规划方法,进行了计算机仿真.将加权Voronoi图应用于威胁空间剖分确定被选航路集,设计了剖分方法,研究了剖分特点.鉴于加权Voronoi图的生成较为复杂,给出了简化策略.仿真结果表明,提出的航路规划方法不仅与实际情况更为接近,而且切实有效可行.     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

基于VORONOI图的无人机航迹规划

无人机的航迹规划对发挥无人机的自主飞行和执行任务中起着至关重要的作用。在分析VORONOI图的性质基础上,以无人机仿真环境中作战想定与任务规划成员为背景研究基于VORONOI图的航迹规划技术。重点讨论了如何根据威胁分布的VORONOI图建模,计算航路代价,航迹搜索和航迹优化。最后总结了算法的优缺点,提出算法的改进新方法。     

多无人机3D侦察路径规划

针对现有路径规划方案忽略侦察区域优先级以及缺乏对侦察区域中新发生事件的跟踪,而导致规划路径不能适应动态环境和无法根据侦察区域重要性来执行优先侦察等问题。首先,提出将侦察区域重要性作为必要优化指标,与无人机能耗和飞行风险值等7个优化指标加权联合,构成路径优化过程中评估生成路径的多目标效用函数,从而使得规划路径可以反映侦察区域优先级特性。然后,提出了基于事件检测的侦察区域重要性值更新机制以提升路径规划方案对动态环境的适应性。最后,采用粒子群算法求解最优路径。仿真结果表明,利用所提路径规划方案生成的侦察路径能最大限度优先覆盖重要侦察区域,并且所提更新机制能够跟踪侦察区域中发生的新事件。     

基于概率地图方法的无人机路径规划研究

论述了现有无人机路径规划算法普遍存在的一些问题,引入了一种快速、有效的无人机路径规划算法-概率地图方法,详细描述了概率地图方法的实现步骤,并对传统概率地图方法的执行流程作了改进,改进后的算法在时间特性上有了较大幅度提升。讨论了改进后的概率地图方法和传统的概率地图方法在无人机路径规划中的优缺点,并给出了仿真结果。总结了概率地图方法在工程应用中需要改进的一些方面。     

无人机初始路径规划空间建模方法研究

提出了一种无人机初始路径规划空间建模方法，重点在于将地形威胁和火力威胁分开建模，通过引入不可接受毁伤系数来评价威胁对航路的影响，并应用数学形态学骨架化算法生成初始路径规划空间。仿真结果表明，该方法生成初始路径规划空间小，各种建模约束条件符合战场实际环境，为航路奴．划算法的工程化应用奠定了基础。     

一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

基于改进甲虫搜索算法的城市无人机路径规划

为提高无人机在城市多障碍物环境下执行任务时的安全性和路径平滑度,并获得最短路径,提出一种改进退火甲虫搜索算法。该算法在探索路径进行位置更新时不再完全依赖于甲虫左右触须的气味浓度差,而是在充分利用甲虫搜索算法较强的搜索能力的基础上,通过引入退火算法增加下一位置的邻域位置解,最终在邻域位置解中筛选得到下一步最佳位置。由退火算法的Metropolis准则对以上得到的最佳位置进行是否可以移动的判断,克服了经典甲虫搜索算法易陷入局部最优解的缺点。仿真结果表明：在城市多障碍物环境下,该算法在收敛速度和生成路径的安全性、平滑度和路径长度方面都优于甲虫搜索算法和蚁群算法。在当前多障碍物城市场景下,当初始步长和步长因子分别为16 m和0.99时,规划的路径最优。     

交叉粒群算法在无人机航路规划中的应用

随着现代战场环境的日益复杂和作战范围的不断扩大,给无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）执行空中侦察、监视、作战等任务带来了严重挑战。为了提高UAV的作战效率和生存概率,从UAV的威胁空间建模出发,根据战场分布的威胁区域,先利用威胁回避技术快速地给出一条从起始点到目标点的粗选航路;然后在此基础上,应用粒群算法和遗传算法中交叉和变异操作相结合的思想,对粗选规划航路进行全局优化,从而找出一条能确保自身安全并威胁代价最小的最优飞行航路。仿真结果说明,该方法是有效、可行的。     

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。     

无人机集群任务规划方法研究综述

无人机集群以其高度的灵活性、广泛的适应性、可控的经济性,拥有越来越广泛的应用潜力,受到国内外的高度关注.任务规划是无人机集群应用的顶层规划,是根据任务环境态势、任务需求、自身特性等要求进行的综合调度,从而建立无人机与任务的合理映射关系,维持机间合理协同合作关系.本文从基于逻辑与规则的自上而下式任务规划和基于集群智能涌现...     

无人机全局航路规划技术仿真

针对不同强度威胁源构成的飞行环境,提出了一种基于人工势场法和遗传算法相结合的无人机全局航路规划方法。该方法对威胁进行Delaunay三角网划分,按照穿越三角形边的方向及顺序设计了一种二进制编码方法;把威胁当作斥力源,初始路径当作质量-弹簧链路,求解链路的受力方程,得到该穿越方式下的局部最佳航路;最后利用遗传算法获得威胁网络下的全局最优解。经过三种不同参数情况下的计算机仿真,结果证明该方法能够得到给定的威胁指标下的全局最优航路。     

基于矢量约束的随机特征点选取算法

无人机利用视觉在未知区域自主着降时,提取的特征点具有数量多、随机性强等特点。针对利用随机特征点进行位姿估计精度低、稳定性差的问题,提出一种基于矢量约束的随机特征点选取算法。首先通过分析位姿估计方程可知,特征点地理坐标是影响方程组求解精度的重要因素;然后在引入矢量角均分度、矢量模值均值及矢量模值最大值三项约束指标基础上,制定了一种基于矢量约束的特征点选取策略;最后利用正交迭代算法对所选取的特征点进行位姿估计精度验证。实验结果表明,提出的算法相比于随机选取的特征点进行相对位姿估计精度更高,鲁棒性更强。     

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.     

数据丢包的参数不确定下无人机滚动时域估计

针对网络中通信链路中断及系统参数不确定现象,研究了数据包丢失的参数不确定无人机系统状态估计问题,基于滚动时域估计理论和随机最小二乘理论,提出了一种分布式滚动时域估计算法。对于数据包丢失和参数不确定问题,采用已知概率的马尔可夫序列和系统矩阵扰动噪声进行建模。仿真结果表明,该算法的估计效果优于一种新的卡尔曼滤波算法。最后,研究分析了系统压缩量、数据包接收概率和时窗长度对所提算法估计性能的影响。在系统不确定性和丢包概率未知的情况下,适当增加时窗长度可以提高算法估计性能。     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题,依据无人机的实时数据,构建了基于路径的多层规划模型,并设计了模型的算法求解流程.使用遗传算法与禁忌搜索混合算法,得出了任务规划中的最优路径规划,并在此基础上进行了冲突的消除.通过仿真案例表明,用无人机协同配合导弹部队作战,实时传输作战数据,能够解决战场信息模糊不确定的问题;使用多层规...