舰载机甲板布列调运优化方法研究

通过分析美军现代航空母舰的布列调运方式和发展趋势,发现舰载机的甲板作业调度、停放布列和移动调运是影响舰载机布列调运优化和提高舰载机出动能力的重要方面。针对这些方面的主要特点,采用动态调度方法、空间布局仿真和路径规划方法进行研究能更好地得到布列调运优化效果。据此基本思想,着重从美军航母甲板管理方式、空间布局、路径规划以及甲板作业调度几个方面阐述舰载机布列调运的研究现状,最后对舰载机布列调运优化未来的研究方向进行了展望。     

基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型

为提高舰载机出动率，最大限度减少保障人员平均工作时间，提出一种基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型。对舰载机出动调运保障工作时序、能力及流程进行分析；根据舰载机出动调运保障的特点，建立基于人员分配的舰载机出动调运指挥模型，对舰载机出动调运指挥进行优化，并结合实例验证了模型的可行性。结果表明，该模型能提高舰载机的飞行保障效率，减少保障人员的工作量。     

调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法

针对调运路径规划这一问题,采用栅格模型表示环境地图,通过设定路径搜索方向权重,剔除不必要的搜索区域,提高了搜索效率.仿真结果表明,该算法能有效地提高路径搜索效率,并能搜索到最优路径.     

基于雾计算的路网-野区路径规划研究

针对路网、野区联合路径规划需求,提出了在雾计算平台上的路网-野区无缝衔接的路径规划方法,适用于路径规划区域同时覆盖城市道路与野区的情况.综合雾计算的特点,分析了路网-野区路径规划服务的应用方式.提出了适用于路网-野区环境下的启发函数,提供路径最短、时间最短两种模式的路径寻优算法.仿真和试验结果表明所提供的基于雾计算的路网-野区路径规划方法的可行性,能够满足路网-野区的路径规划需求.     

航母的机库

航母的机库是用来安全停放舰载机和对舰载机进行护维修以及飞行准备作业的重要航空舱室,对舰载机保持良好的技术状态和高的出勤率具有重要的保障作用。为能够容纳规定数量的舰载机,机库占用航母上庞大的空间,并按预定的舰载机停放架数设置相应的停机位置和保证舰载机在停机位置的可靠系留。为保障舰载机在机库甲板上的平面调运,机库内设置有牵引装置。为保障舰载机在机库与飞行甲板之间的升降调运,配设     

航母作战部署进程中的舰载机出动架次规划研究

首先对航母作战部署进程中舰载机出动架次问题进行了分析,论述了因舰载机发射回收而产生的航母航行部署偏差问题;以最大化舰载机防御态势和最小化部署偏差为目标,构建了航母作战部署进程中的舰载机出动架次规划的目标函数和约束条件,提出了基于多目标规划模型的航母作战部署进程中的舰载机出动架次规划模型,并对目标函数进行了线性化处理;针对目标模型求解的复杂难度大的特点,采用降维法对航母作战部署进程中的舰载机出动架次规划模型进行求解。最后,构建了航母作战部署进程中的舰载机出动架次规划的典型案例,仿真结果表明,所提出的模型能够有效求解出舰载机出动架次规划方案,验证了模型的有效性。     

基于改进快速扩展随机树的机械臂路径规划

针对机械臂路径规划问题,提出一种基于改进RRT算法的路径规划方法。改进RRT结合了目标偏置策略和贪婪生长策略的优点,在随机采样时,以一定概率使采样点偏置为目标节点,降低随机采样的盲目性,在目标节点方向上采用贪婪式扩展策略,增加随机树局部方向上的生长速度。RRT法规划路径结果并非最优,提出改进GPP法删除多余路径节点,优化机械臂运动路径。通过与Biased-RRT和Greedy-RRT数值仿真结果对比,证明了改进RRT在计算时间、迭代次数、扩展节点数上均优于以上方法。在机械臂两种典型工作环境中的仿真结果表明,使用该方法可以较好解决排爆机械臂避障路径规划问题。     

一种基于回旋曲线的局部路径规划方法

基于回旋曲线路径模型的局部路径规划方法,将规划算法分为离线和在线两部分。离线计算通过建立轨迹空间与栅格单元映射关系获得搜索图,以文件形式存储。在线规划以局部环境地图栅格单元占有情况为依据,获得可行轨迹空间,然后采用A*搜索算法,获得最优局部路径。仿真实验表明,在障碍稀疏环境中,所提出的方法能够规划出局部路径,且规划耗时满足实时性运行需求;参数离散化导致所提出规划方法的完备性不足,对于复杂环境可能无法规划出可行路径。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。     

蚁群算法的路径规划改进策略

研究了潜艇路径规划问题,基于遗传算法变异策略,提出了针对蚁群算法路径规划问题的改进策略,分别以威胁概率和路径长度作为代价指标构建了仿真分析。仿真结果表明,改进的算法从算法收敛速度和收敛性较改进之前更具优势,研究成果可为潜艇路径规划问题提供解决方法和途径。     

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。     

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...     

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。     

一种地形分析结果的多层次表示及量化方法

为了适应作战仿真智能实体的分层次路径规划，提出了一种地形分析结果的多层次表示及量化方法。根据全局路径规划与局部路径规划的概念和数字高程模型的多尺度表示模型，建立了地形坡度分析和可视性分析结果的多层次表示方法和量化公式。结合坡度计算和可视性计算公式，运用该方法实现了一个具体数字高程模型的多层次量化，分析了方法的有效性和可行性。试验结果表明：该方法可以实现分析结果的多层次表示，满足分层路径规划对地形分析的要求。     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算

FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。     

基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划

针对以往求解路径规划问题中以路径最短为目标的局限性以及随机选取初始路径的缺陷,引入合适的目标函数和遗传算子,提出了一种基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划方法,利用大范围初始化的方式产生具有代表性的初始群体,设计了具有启发作用、适合路径规划的遗传算子,能够同时得到不同特点的多条路径,优化了装配路径.     

基于Legendre伪谱法的UGV避障路径规划

针对传统优化方法不易解决含有复杂动力学约束的路径规划问题,提出利用勒让德伪谱法(Legendre Pseudospectral Method,LPM)对地面无人驾驶器(unmanned ground vehicle,UGV)的避障路径规划进行研究。通过建立UGV的动力学模型和障碍物模型,整合了基于LPM的路径约束条件。最后应用以LPM为基础开发的MATLAB插件包DIDO,计算得出了优化路径。仿真实验中以UGV移动路径规划为例,设计实现了UGV的避障规划。仿真结果表明此方法具有较快的计算速度和准确性。     

基于MPC方法无人机避障路径规划研究

无人机大多依靠规划好的航路飞行,面对复杂的、不可预知的飞行环境,有效的自主障碍规避能力对提高飞行安全十分必要。针对无人机飞行过程中机动障碍物的避障问题,提出了一种MPC避障路径规划方法。构造障碍物预测模型、一阶指数参考轨迹生成方法、并提出了能力-时间组合最优为目标的滚动优化模型,有效解决了在运动障碍物作用下,无人机运动轨迹安全、平滑的动态规划问题。二维和三维空间仿真结果表明,所提方法是有效的。