无人机三维航迹规划与可视化仿真

结合无人机的机动能力限制条件,研究了基于稀疏A*算法的无人机三维航迹规划.该算法有效修剪了搜索空间中的无用节点,缩短了航迹搜索时间.在搜索过程中,充分利用了三维地形信息,使算法生成的航迹能够自动回避地形和雷达威胁.最后通过三维航迹的可视化仿真,对生成的航迹进行了验证.     

改进型Voronoi图和动态权值A*算法的无人机航迹规划

针对实际作战环境中的不同威胁等级和不同威胁实体的威胁源,提出了改进型的Voronoi图,并建立了基于改进型Voronoi图的航迹规划空间;基于A*算法的估价函数在不同阶段对指标的敏感度不同,在传统的启发式A*搜索算法基础上提出了动态权值A*搜索算法,提高了航迹搜索的效率,实现了航迹搜索过程快速性和准确性的结合。最后通过Matlab仿真计算出由动态权值A*算法得到的最优航迹,并进行了航迹的平滑处理,仿真表明了该方法的可行性。     

基于A*算法的实时航迹规划方法研究

根据巡航导弹实时航迹规划时效性强、弹载计算设备的运算速度和内存容量有限等特点,将巡航导弹的机动性能约束与规划空间的划分结合起来,构造了一个较小的搜索空间,然后在此缩小了的搜索空间内利用A*算法具有的启发式特点,可在有效时间内搜索到满足要求的可行航迹.最后,通过一个例子对A*算法进行了验证.     

无人机电子干扰条件下的路径规划

针对机载预警雷达结合地面雷达对低空突防无人机构成的严重威胁,提出一种基于A*算法的路径规划算法.该算法分析了电子干扰和无人机RCS对雷达探测空间的影响,建立了新的雷达探测空间模型和威胁模型进行路径规划,将A*算法应用于无人机的路径规划过程.在此基础上给出了应用该方法的具体步骤,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域影响的情况下规划的飞行路径飞行器能有效回避威胁,有效提高无人机的低空突防能力.     

基于雷达威胁的路径距离最小航路规划算法

未来作战逐渐趋向无人化、智能化,战斗机尤其是无人作战飞机感知战场态势变化,并自主重规划航行路线显得尤为重要.提出了一种雷达威胁的作战空间离散威胁概率表征方法,基于航路安全代价和航路距离代价的无人机A*航路规划算法.运用该算法仿真完成了不同安全代价和航程代价的航路规划,并给出了相应的规划路径结果.     

基于遗传算法的自航水雷航路规划

自航水雷在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了自航水雷的作战效率.采用遗传算法进行自航水雷航路优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将航路编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率.对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁.     

蚁群算法在无人机航路规划中的应用

蚂蚁算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法。吸收了昆虫中蚂蚁的行为特征,通过其内在的搜索机制,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。将蚁群算法应用于无人机(UAV)航路规划,提出了一种适用于航路规划的优化方法,可以为在敌方防御区域内执行攻击任务的无人机规划设计出高效的飞行航路,保证无人机以最小的被发现概率及可接受航程到达目标点,提高了无人机作战任务的成功率。仿真结果初步表明该方法是一种有效的航路规划方法。     

改进人工势场法与模拟退火算法的无人机航路规划

针对标准人工势场法应用于无人机航路规划存在的缺陷,建立了改进的人工势场模型:当航路点搜索陷入威胁区时,构造惩罚势函数并使用势场强度代替合力矢量控制进行路径规划,解决由于合力矢量为零引起的局部极小问题;利用模拟退火算法搜索威胁区内势场强度更小的点,使得航路点逃离威胁区,解决传统人工势场法中参数对搜索航路点逃离效果的影响;使用变步长法优化算法的收敛速度。仿真结果说明,该方法能够较好地实现无人机航路规划,且快速易行。     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

具有时间约束任务的无人机航迹规划方法

根据战场环境中威胁的种类及特性,建立了威胁模型,描述了威胁范围与威胁概率的关系;在对具有时间敏感性任务的无人机进行航迹规划时,根据无人机任务的时间限制,结合无人机的性能参数,采用适当增加风险代价,来满足任务时间要求的方法,改进了A*搜索算法,将A*算法的代价估价函数设置为与时间相关的函数,采用变步长搜索策略,通过判断是...     

基于遗传算法的无人机航迹规划代价函数

针对当前使用的无人机航迹规划代价函数的不足之处,提出一种利用遗传算法对无人机航迹规划代价函数进行优化的方法。对基本遗传算法进行了局部改进,设计了航迹极坐标编码方式及航迹适应度函数,在采用基本遗传操作算子的基础上采取精英保存策略,提高了算法的效率;采用代价归一化并进行优化的思想,得到优化之后的代价函数权重值。优化结果表明,该方法可以获得代价更低的航迹。     

基于A*算法的坦克CGF全局路径规划

提出了一种应用A*启发式搜索算法对虚拟战场中坦克CGF(Computer Generated Forces)实体进行全局路径规划的方法,同时对A*算法进行了改进,利用二叉堆的结构组织OPEN表,大大加速了A*算法的搜索效率。所提方法可以处理较大规模的战场地形,具有较高的效率。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

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。     

改进蚁群算法的无人机突防航路规划

军用无人机在执行伴随突防任务前应充分考虑威胁和性能约束条件规划飞行航路。提出了基于改进蚁群算法的航路规划方法,在继承经典蚁群算法的基础上,首先引入目标威胁因素以修正转移可见性系数,积极影响蚁群转移概率,提升规划航路的整体安全性;再通过合理增加目标点及其周围固有信息素,有效缩小蚁群末段搜索空间,提高规划的时效性。仿真结果表明了方法的可行性,通过转移可见性系数计算中的权重调整,可分别得出最优搜索结果,满足指挥员不同作战任务和要求下的航路需求。     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.     

基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划

针对粒子群算法在解决三维路径规划问题中遇到的过早成熟、陷入局部最优等问题,借鉴鸡群算法中的分组优化策略,对粒子群算法中的粒子进行分组处理,并在小组粒子更新时采取模拟退火操作,提高了粒子群算法的局部搜索能力,有效避免了陷入局部最优和早熟的现象。利用MATLAB进行实验仿真,验证了使用鸡群分组优化策略和模拟退火操作改进后的粒子群算法在解决无人机三维路径规划问题上的可行性和有效性,实验结果表明,改进后的算法具有更强的局部搜索能力且规划的航迹稳定性更好。     

区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划

在线自主航迹规划是无人机(Unmanned Aerial Vehicles,UAV)执行区域目标搜索任务的有效保证.针对UAV区域搜索中航迹规划的实时性要求,提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的UAV自主航迹规划框架.在快速扩展随机树(RRT)方法的基础上,通过改进随机扩展树的节点选择和引入启发式信息,提出了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法,该算法能够有效降低在线航迹规划的时间代价和扩展节点数.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.     

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。