突发威胁下的无人机动态航迹规划研究

针对突发威胁下无人机动态航迹规划的问题,提出了一种避开突发威胁的动态规划算法。利用A*算法生成全局最优航迹并进行平滑处理。当遇到突发威胁时,利用三次样条的二阶连续性及边界条件进行局部航迹规划,能够生成一簇候选路径,根据候选路径中心线与突发威胁中心线之间的夹角对候选路径簇进行旋转调整,使其路径簇完全包围突发威胁且具有对称性。最后综合考虑安全性、平滑性和连贯性的3种代价函数,建立总代价函数,选择出最佳的规避威胁航迹。实验结果表明,该算法能够在众多候选路径中选择出一条完全避开障碍安全平滑的较优航迹,且耗时短,实时性较强。     

基于DDPG的无人机路径规划

针对无人机路径规划中传统算法面对未知情况时适应程度低、在线求解效率低、计算量大等问题,基于深度强化学习DDPG算法,提出了一种无人机路径规划方法.采用策略网络和评价网络的双网络结构,拟合无人机路径规 划决策函数和状态动作函数,根据状态空间、动作空间和网络结构设计了 DDPG算法模型.通过仿真验证了所提出的路径规划方法的...     

时敏打击中航迹规划与重规划研究

针对时敏打击作战的特点,对飞行器航迹规划与重规划进行了研究,提出了一种基于粒子群的航迹规划算法.该方法通过使用特定的粒子群编码方式和构造适当的适应度函数,可以在满足航迹约束的条件下,有效利用各种环境信息,进行实时航迹规划.仿真实验表明,该算法可以有效利用各种环境信息,在实时环境下处理各种航迹约束,并最终获得近似的最优航迹.     

基于DE-Q学习算法的移动机器人路径规划

针对使用Q学习算法对移动机器人进行路径规划时存在收敛速度较慢的问题,提出了一种基于Q学习的改进算法来选择全局路径规划的最优方案。通过方向奖惩机制与估价函数改进Q学习算法的奖励机制,提高Q学习算法的收敛效率。最后使用MATLAB对改进的Q学习算法进行了仿真实验,实验结果表明,通过设置方向奖惩机制和估价函数可以加速Q学习算法的收敛。     

基于多项式拟合的无人机攻击路径规划

针对具有终端约束的无人机攻击路径规划问题,提出了一种基于多项式拟合的路径规划方法。首先,通过分析敌方防空雷达的探测过程和敌方防空武器的攻击过程,给出了无人机突破敌方防空的威胁代价计算模型。然后,对无人机攻击目标时的终端约束条件进行了研究。最后,推导了具有终端约束条件的基于多项式拟合的无人机路径规划方法。运用遗传算法对路径规划问题进行了仿真。仿真表明算法能够对具有终端约束条件的无人机路径规划问题进行求解,获得的路径满足该规划问题的性能约束条件。     

基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。     

基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法

针对无人机飞行过程中避障问题,提出了一种基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法。通过对无人机平台模型进行分析,构造了无人机状态空间预测模型。为保证路径规划过程输出的平稳性,采用一阶指数变化形式作为无人机飞行路径的参考轨迹。设计了预测模型调整策略,并给出了参数调整流程,以能力-时间组合最优为目标,建立了无人机避障路径优化模型,采用有限时域优化的滚动优化算法对无人机避障优化模型进行了求解。算例仿真结果表明,该算法可有效解决无人机飞行路径的避障问题。     

高维空间中的舰船装配拆卸路径间隙优化算法

在C-Retraction算法的基础上,针对舰船装配拆卸中的可拆卸单元提出了一种高维空间中的路径间隙优化算法。首先,采用RRTConCon算法规划一条原始路径,将路径以一定的步长进行插补使其有效;然后,通过构建随机方向向量来增大位姿点间隙,并通过改进方法插补新位姿点和删除冗余位姿点来保证路径的有效性;最后,迭代运行该过程直到路径间隙不再增大。仿真实验表明:该算法能够得到可拆卸单元的大间隙路径,提高路径质量。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

基于通行性分析的分层越野路径规划方法

面向陆战场兵力机动过程中存在的大范围地域越野路径规划需求,研究并设计了基于通行性分析的分层越野路径规划方法。该方法聚焦大范围地域路径规划效率和可行性,提出一种分层规划方法,通过构建两种不同分辨率的地图栅格实现分层路径规划,并结合地表覆盖和地表粗糙度进行区域通行性分析,针对性构建了A*算法的估价函数。仿真实验结果表明,该路径规划方法能够有效提升算法效率,越野路径规划结果合理可行。