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。     

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。     

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。     

基于二维自由空间的无人机实时航迹规划

针对未知环境中无人机的实时航迹规划,提出了一种利用方向引导向量的航迹规划方法。通过仿真实验证明,该算法在完全未知的环境中,可以很好地引导无人机找到目标点,实现无人机在线的实时决策。     

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。     

基于生物群集行为的无人机集群控制

 生物群集行为是一种普遍存在的自然现象,群体中的个体利用简单的规则、局部的交互,形成了鲁棒性强、自适应度高、可扩展性好的自组织行为,在系统层面体现为智能的涌现。本文首先简要叙述了蚁群、蜂群、鸽群、鱼群等典型的生物群集,并从组织结构的分布式、行为主体的简单性、作用模式的灵活性、系统整体的智能性等方面分析了生物群体智能的特点。然后,介绍了部分具有代表性的无人机集群项目,总结了无人机集群的关键技术,包括集群态势感知、自主编队控制、智能协同决策。最后,从生物群集和无人机集群在直观上的相似性出发,分析了生物群体和无人机集群自主控制的映射关系,并探讨了仿生物群集的无人机集群自主控制中的核心问题。     

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.     

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。     

非线性解耦控制在无人机中的应用

为了提高无人机的机动性,同时保证其航迹的精确性,针对无人机纵向运动模型,采用非线性动态解耦Singh算法设计直接力控制器,并对某一型号的无人机模型进行了纯直接力模式的计算机仿真.结果显示无人机的速度、迎角、俯仰角以及航迹角输出均能按照预期的目标渐进跟踪控制指令,并且具有很好的动态响应.仿真实验表明基于Singh算法的直接力控制器能解除无人机在飞行过程中某些模态运动之间的交叉耦合,并能精确实现纯直接力、俯仰指向等3种模式的直接升力控制.     

基于改进高斯伪谱法的多无人机协同轨迹规划

针对当前伪谱法求解无人机轨迹存在的计算量大、运算时间长以及难以保证最优性等问题,提出了将粒子群算法与高斯伪谱法相结合的改进方法。首先,使用粒子群算法进行航迹预规划,保证近似最优解的快速实现;其次,针对高斯伪谱法配点的相对位置选取,对粒子群预规划的航迹点做拟合处理,并以此作为高斯伪谱法的初始参考指令,从而解决伪谱法的初值敏感问题,加快优化算法的收敛速度。最后,综合考虑无人机编队性能指标、飞行环境以及协同飞行约束等进行实验。实验结果验证了初值选取的重要性,同时表明了所设计算法可提升解的最优性与收敛速度。研究结果可为多无人机协同飞行控制快速规划出多维度、高精度的引导指令,对实现智能自主化飞行有一定参考价值。     

2018年无人机领域热点评述

 无人机集群和反无人机技术作为未来无人机发展的重要方向,已经成为研究热点,科技创新和相关政策的推动为无人机产业的蓬勃发展提供了持续动力。本文从无人机系统发展新路线、实战化应用、集群自主控制、创新驱动产业等多个角度,总结了2018年无人机领域的科技热点及发展态势。     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

基于影像定位的无人机侦察视频超分辨率重建方法

为了改善无人机侦察视频质量,针对目前无人机摄像、照相数据特点,提出了一种基于前方交会的无人机航摄影像定位方法。首先,对所有无人机侦察视频帧和航片分别进行特征匹配,得到影像间关系;然后,提出基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法,来实现航摄影像的定位;最后,对侦察视频帧进行高频补偿与凸集投影迭代优化,得到重建后侦察视频。实验结果表明,基于前方交会与抗差估计的无人机航摄影像定位方法加强了无人机视频与航片的对应性,凸集投影迭代优化法增强了重建的边缘保持能力。该方法增强了重建图像的一致性与保真度,特别是对图像边缘细节部分等效果极为明显,且处理速度更快。     

2019年无人机热点回眸

在科技创新牵引和管控政策的推动下,无人机产业焕发出新的活力。2019年,无人机自主控制及应用技术又取得长足发展,呈现出一些新的发展态势。从无人机新战略、无人机赛事、技术革新、实战化等多个角度,对2019年无人机的科技热点及发展趋势进行了总结。分析表明,无人机集群智能作为一项颠覆性技术和作战理念,将成为未来无人机研究发展的重要方向。