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.     

基于分布式遗传算法和改进人工势场法的导弹反探测航迹规划

基于兵棋推演仿真软件构建用以测试导弹制导与反探测能力的设定场景,并参考人工势场法在路径规划领域的应用,设计导弹反探测航迹规划方法以躲避探测侦察.为了高效搜索人工势场法的最优参数,基于Kubernetes在多服务器上搭建分布式框架,实现分布式遗传算法,在并行数目为100的实验中,理论加速比在98.41～99.46之间,实验加速比平均为96.95.将基于分布式遗传算法和人工势场法的导弹反探测航迹规划方法应用于各种不同探测策略下的导弹制导场景.实验结果显示,改进的人工势场法比传统的人工势场法的平均得分提高11.9%,遗传算法的进化次数平均减少2.73轮.该分布式框架可用于任意容器化的并行仿真任务中.     

基于动态加权A*算法的无人机航迹规划

随着无人机航迹规划高维空间的扩展,无人机的飞行环境变得异常复杂,其外部威胁不再是简单的二维静态威胁,传统的蚁群算法和人工势场算法已经不能满足实时性和高复杂环境的要求。为解决上述问题,提出新的基于动态加权A^*算法的无人机航迹规划。首先对无人机的飞行环境进行建模,通过研究航迹规划的转弯半径、航迹段长度和最大航程限制等约束条件,用于保证无人机的安全飞行,从而降低坠机率和威胁概率;其次,通过研究无人机的航迹和外部威胁参数,设计出新的航行方式,降低航行危险和减少损失;然后,通过扩展顶点势能定位和网格图整体变化的动态权重,获得动态环境下的代价函数,增加避障搜索速度、精度和加深回避程度。最后,通过仿真结果表明,在同一应用环境下,所提算法与蚁群算法和人工势场算法相比,航迹路径最优、威胁代价最小和算法执行的时间最短。综上,基于动态加权A^*算法很好地应用于无人机航迹规划,降低了无人机航迹代价,缩短了算法完成时间,提高了复杂环境下无人机航迹规划的搜索速度和精度。     

基于A星算法与人工势场法的无人机路径规划

为简化无人机飞行路径规划算法并提高其避障效果,本文提出一种人工势场法和A星算法相结合的路径规划算法:以人工势场法指导全局路径规划,通过引力场控制无人机的飞行方向;以A星算法指导局部路径规划,避让大型障碍物.仿真试验证明,该算法与人工势场法和A星算法相比,提高了避障效果,缩短了搜索时间.     

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...     

任务-中继无人机协同路径规划模型方法研究

为了实现多源节点与地面控制站连续的远程通信,提出了一种基于人工势场法的中继无人机动态路径规划模型求解方法。中继簇计算模块根据密度最大值聚类对中继簇进行动态划分,并实现中继节点数量的动态调整。中继节点动态路径规划模块根据人工势场法的思想,使中继无人机根据势场合力机动到合适位置,并具有动态避障和防碰撞的能力。对构建的模型在不同任务载荷设置下独立进行仿真实验,结果表明,中继无人机能够在多源节点与GCS之间完成可靠的多跳中继,在源节点数量不大于10且对空威胁区的数量不大于7的情况下通信链路的联通率均不小于99.83%。该方法能够有效地解决任务无人机远程通信中继的问题,为未来无人装备的发展和运用提供重要技术支撑。     

基于改进人工势场法的动态环境下无人机路径规划

基于传统人工势场法,在相对位置引力场和斥力场函数中分别引入目标与障碍物的速度矢量,将其位置动态变化信息融入在改进后的相对速度引力场和斥力场中,引入相对位置引力、相对速度引力、相对位置斥力、相对速度斥力等比例调节因子,建立改进后的人工势场函数及多障碍物合力函数,并在模拟环境下进行仿真。结果表明,该改进人工势场法能满足无人机在目标与障碍物动态变化条件下的路径规划的安全性、实时性和可达性,并提高了动态环境中无人机的跟踪与避障速度。     

一种改进的动力学约束人工势场法

传统的人工势场(artificial potential field, APF)路径规划算法存在局部极小值.通过引入虚拟力,提出了一种改进的人工势场算法,该算法可在考虑控制对象动力运动约束条件下,实现快速跳出局部极值的效果.以固定翼无人机为例,基于其动力学特性分析,在改进人工势场法中增加了最小转弯角度的限制,并通过仿真实现了可兼顾路径的距离短、平滑和安全性的最优规划.     

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划

在移动机器人路径规划任务中,针对传统人工势场法中存在的目标不可达问题,提出了一种新的斥力改进函数的设计方法.在原来的斥力函数中加入一个调节因子,并对障碍物的作用范围采用人为分段的方式,有效解决了目标不可达问题,使机器人能够顺利到达目标点.将改进后的人工势场法应用于移动机器人路径规划,并利用Matlab软件进行了仿真实验.实验结果表明,基于改进人工势场法的移动机器人路径规划算法简单、有效.     

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。     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

基于改进双向A星和向量场直方图算法的无人机航路规划

现代无人机的行驶环境复杂多变,对无人机的航路规划不仅要求路径最短,同时还要满足实时性以应对突发威胁。提出一种离线规划和在线避障结合的航路规划方法。首先利用改进的双向A*算法对已知环境进行离线规划,并提出基于碰撞检测的动态步长和双向去除冗余点方法,在不影响路径精度的同时,缩短离线规划时间和路径。在无人机按照离线路径行驶过程中,当规划路径中出现突发威胁,利用VFH算法进行实时避障;对避障算法设置子目标,使无人机完成避障后能迅速回到离线轨迹,不影响全局路径的最优性.仿真实验表明,所提方法规划的路径长度短、耗时少,并能有效避开突发威胁,充分结合了双向A*算法路径最优和VFH算法的快速实时避障性的优点。     

复杂环境下移动机器人路径规划算法

对复杂环境下移动机器人全局和局部路径规划问题进行研究,提出一种全局-局部混合模式的路径规划方法.首先,对全局运动空间进行建模,运用全局模式规划一条从起点到终点的全局路径;然后,针对空间中影响机器人运动的移动物体,通过位置、速度分析碰撞的可能性,从而进行局部路径规划;最后,基于MATLAB仿真平台,将文中方法与经典人工势场法、改进人工势场法进行对比实验.实验结果表明:文中方法在机器人路径规划任务中的总时长和总长度均优于其他两种方法.     

基于改进人工势场法的巡航导弹自主避障技术

针对巡航导弹在巡航段的自主避障问题,提出一种改进的人工势场法.为解决传统人工势场法无法避免的局部极小问题,本文将局部极小分为两类,分别给出两类极小值的判定定理及方法,同时给出消除局部极小的措施.考虑导弹的可用过载约束,以连续可微的对数函数构造势场函数,定量描述禁飞区和目标点;此外,为实现自主规避禁飞区,合理设置引力场和斥力场的作用区域和调整势场函数的参数,使导弹在合势场的作用下,获得一条适飞轨迹最终抵达目标点.最后,通过数学仿真,验证了这种方法的有效性.      

基于混合人工势场-蚁群算法的机器人避障

针对移动机器人避障的路径规划问题,提出一种基于混合人工势场-蚁群算法的方法。在栅格环境中,以人工势场法的规划信息作为蚁群算法寻优的基础,引入势场合力作为蚂蚁搜索路径点的部分启发信息。Mat-lab7.6仿真表明,该方法解决了人工势场法的目标不可达、易陷入极值点等弊端,提高了经典蚁群算法的寻优效果和收敛速率,具有更强的稳定性和环境适应力。     

基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划

用无人机对果树病虫害进行巡航拍摄是有较大潜力的农情监测方法,本文以飞行时间最短为目标,建立了农情监测无人机路径规划的数学模型.结合遗传算法、模拟退火算法的思想,在粒子群算法中引入交叉、变异、替换操作,提出了一种混合粒子群算法来求解无人机路径规划的数学模型.实验表明,无人机路径规划数学模型可以被混合粒子群算法有效求解,且...