自适应蚁群算法的无人机航迹规划方法

为了提高无人机完成任务效率,在执行攻击任务前必需规划设计出高效的无人机飞行航路.提出了一种Q-学习的自适应蚁群算法的无人机航路规划方法,建立了基于真实地形数据和火力威胁区的威胁模型;针对传统蚁群算法在搜索过程中出现停滞现象,提出的Q-学习的自适应蚁群算法有效地解决了这一缺陷.并使用该算法对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算,仿真结果表明该方法是一种有效的航路规划方法.     

多无人机飞行路径自动规划算法研究

路径规划对无人机完成其侦察作战任务具有重要意义。针对多无人机飞行路径自动规划算法,从模型建立和算法设计2个方面对规划过程中的关键技术进行了详细分析。算法采用构造Voronoi多边形图的方法来进行路径规划。基于构建的战场环境V图,采用图论中的Dijkstra算法,对V图进行搜索得到初始航路并进行优化。经过分析仿真结果证明,该算法能对典型的多无人机飞行任务进行路径规划,并能满足多种约束条件,获取合理的规划结果。     

一种无人攻击机航路飞行仿真方法设计

为了解决无人机任务仿真中,无人机飞行模型建立繁琐的问题,提出一种仿真无人攻击机沿规划航路点飞行的方法。该方法通过质点模型模拟算法,解算攻角和倾斜角,完成模拟飞机运动。构建仿真飞行的总体结构框架,分别设计飞行制导模块和飞行控制模块,并对飞行过程进行了仿真。仿真结果表明,该方法可以满足对无人机航迹跟踪建模的需要。     

基于流水避石原理的无人机三维航路规划

<正>对一种新颖的基于流水避石原理的无人机三维航路规划技术进行了阐述。复杂地形条件下具有全局最优性的无人机三维航路规划问题,不但要考虑地形对飞行安全的影响,还要考虑无人机自身的性能约束,最终规划出三维空间内可供无人机实际飞行的平滑航路。传统航路规划算法在计算复杂度、航路平滑性等方面难以令人满意。流水避石航路规划算法受自然界流水避开岩石并最终到达目标点的现象启发,通过提取复杂     

无人机固定航路规划与质量评价

军用无人机航路规划类型与作战任务紧密相关,通常在执行远距离情报侦察任务时,采用固定航路规划方法推算飞行航路。为定量分析固定航路规划的质量优劣,发现制约航路质量提升的关键点,建立了以任务完成度、飞行安全度和性能发挥度为主体的航路质量评价指标和计算模型。在此基础上,以环形航路规划为例提出了一种新的固定航路规划方法,方法以战斗分界线为基准,经历航路逼近、前伸探索、回溯寻优3个阶段,得出常规、激进、保守3种航路规划结果,满足不同作战背景和任务要求下的航路规划需求。在作战仿真系统中的应用与实践表明了方法的有效性,航路规划的质量评价能够清晰反映航路优劣,为指挥员决策提供依据。     

基于在线支持向量机的无人机航路规划技术

研究了一种基于在线支持向量机的无人机航路规划方法,以保证无人机在完成任务时候能以最小的被发现概率以及最短航程安全到达目标点。首先建立多约束的无人机航路规划数学模型,并进行分析。应用A*算法产生初始航迹获取样本数据,在此基础上应用在线支持向量机具有在线训练、模型精确度高、需要样本少、泛化能力强等特点,实现无人机航路优化。最后将所研究的方法应用于无人机的航路规划仿真,仿真结果表明所研究的基于在线支持向量机的无人机航路规划方法是有效的。     

基于Voronoi图和离散粒子群优化的无人机航迹规划

航迹规划是根据任务目标规划出满足约束条件的飞行轨迹,是实现无人机突防攻击的关键技术.由于无人机航迹规划的复杂性,提出了一种无人机分层航迹规划的方法,该方法首先由Voronoi图生成初始航路,然后考虑各约束条件,赋予各航路相应的权值,最终应用离散型粒子群算法搜索出满意的规划解.仿真结果表明,该方法规划效率高,占用内存少,...     

可见光传感器无人机目标查证动态航路规划研究

针对有人机和无人机协同执行探测任务中,无人机使用可见光传感器对目标进行抵近查证的航路自动规划需求,基于对可见光传感器成像影响因素的分析,结合无人机传感器性能、飞行性能以及与有人机的通信约束、敌方威胁分布等因素,提出了利用可视图法避开敌方威胁区的无人机查证航路规划方法,并且能够在目标状态发生变化或者出现威胁等情况下,重新...     

通信约束下的多无人机协同航路规划

针对存在通信约束的多无人机协同航路规划问题,在考虑多无人机同时到达目标点和避免相互碰撞的条件下,使用改进的A*算法规划出多无人机飞行的原始航路;通过不断计算和比较无人机间的距离来限制无人机的飞行,使无人机之间的距离始终保持在允许通信距离范围内;通过减小最大允许通信距离和增大最小安全距离来消除通信时间延迟对协同航路规划的影响,从而建立了存在通信距离限制和通信时间延迟条件下的多无人机协同航路规划算法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

浅析无人机在未知环境下的航路规划

无人机具备在未知环境下实时航路规划的能力将成为今后无人机航路规划重要的发展方向。本文针对无人机执行任务的未知环境,给出了基于威胁目标存在概率的环境信息模型,并将环境概率模型用于航路代价函数,最后通过局部优化策略和滚动时域思想对航路进行了实时规划,将全局优化方法和局部优化方法有效地结合到航路规划中,为无人机的航路规划提供了有力支撑。     

无人机假目标干扰有效性要求分析

分析无人机任务航路上的假目标干扰有效性有助于加深飞行航路和任务配置参数的理解。在简要描述假目标无人机的十扰过程和干扰原理的基础上,从空域要求、干扰样式要求、功率要求和航路要求四个方面出发,提出了假目标无人机成功实施干扰所需的前提条件,为判断其在飞行航路上能否彤成有效干扰提供了依据。     

掩护突防中雷达干扰无人机压制干扰航路优选

雷达干扰无人机典型压制干扰航路主要有跑道形和"8"字形两种。文中分别建立了两种典型航路的数学模型,利用航路偏离代价,分别对两种典型航路的持久干扰扇面进行研究,分析了航路偏离代价与干扰距离关系、航路偏离代价与航路纵向长度关系。计算结果表明:采用"8"字形航路飞行的雷达干扰无人机航路偏离代价较小,对雷达形成的持久干扰扇面大于采用跑道形航路飞行的雷达干扰无人机,并求解给出了采用"8"字形航路飞行的雷达干扰无人机最佳航路纵向长度与干扰距离关系。     

不确定环境下的侦察无人机自主航路规划仿真

自主式无人机是无人机发展的必然趋势,不确定环境下的航路规划是无人机航路规划研究的新领域.为了研究战时条件下侦察无人机的自主航路规划,根据无人机的控制系统工作方式,建立了仿真模型框架,并在此基础上开展仿真研究.首先,针对战时条件下侦察无人机执行任务的不确定环境,从战场使用的实际情况出发,建立了基于目标存在概率的环境信息模型;然后,根据无人机机载探测设备探测区域建立了探测模型,提出了航路控制决策模型,并采用动态规划进行航路规划.最后,设计了一个无人机侦察不确定环境的仿真试验,仿真结果验证了该方法的有效性.     

无人机航路规划研究

通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,介绍了无人机航路规划流程,分析了无人机航路规划的约束条件,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法,并对无人机航路规划算法的发展趋势进行了展望。     

基于作战效能的无人机航路规划研究

综合考虑目标分配与航路规划全过程,提出一种基于作战效能的无人机航路规划方法.在航路规划层利用变长染色体遗传算法规划无人机的初始航路,在协同规划层则以作战效能为指标,运用遗传粒子群优化算法进行任务优化分配,最终得到一个备选航路集.然后,利用协同算法可在备选航路集中找到满足要求的任务航路.该方法不仅能够规划出单机或多机协同全局航路,而且还可根据威胁环境或目标变化适时修正航路,并始终保证较高攻击效能.     

无人机任务规划研究

任务规划系统作为高科技技术已经引起了广泛的关注和应用。目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统。无人机飞行中合理的路线规划可以减小飞行时间、降低油耗,减小被敌方发现、攻击的可能,从而提高了完成任务的概率。介绍了无人机任务规划的基本概念,描述了无人机任务规划的基本功能、常用的规划算法,如代理方法、遗传算法和战场威胁源建模方法等,给出了基于VORONOI图的一种无人机任务规划技术方案。     

群体智能支撑的无人机群航路规划应用综述

无人机群航路规划的主要目标是为每架无人机生成一条连接起始点和目标点并满足约束条件的可飞行路径。传统方法主要以代价地图为基础，采用动态规划与几何运算等方法解决无人机群的路径规划问题。然而，这些方法难以解决无人机群的几何、物理与时间等复杂多约束问题，而且代价地图的构建十分耗时，使得无人机群难以应对复杂多变的实际环境。近年来，群体智能技术的出现为无人机群路径规划提供了新思路，该技术不但能够解决无人机一维静态的路径优化问题，同时为多维动态路径的优化提供更加精准、快速、有效的智能解决方案。此外，机载智能硬件的飞速发展也极大提升了无人机群的通信速率与运算效率，使得无人机群具备环境适应能力强、部署灵活和多功能集成等优势。基于以上背景，阐述了无人机群航路规划的环境感知建模、适应度函数、约束条件和障碍物规避四方面内容；综述了群体智能算法原理，并分析讨论了5种群体智能算法以及其应用于无人机群航路规划的优缺点；分析和展望了群体智能算法应用于无人机群航路规划与任务协同方向的发展趋势。     

无人机编队飞行面临问题及关键技术研究

随着无人机任务的复杂性增加,无人机编队飞行成为无人机发展的新方向。为了研究无人机由于编队带来的新问题,分析在单架无人机执行任务时所遇到的问题及无人机编队飞行的必要性,并在分析无人机编队飞行的特点基础上,阐述编队飞行过程中所需解决的问题。通过查阅近几年国内外对于无人机编队的问题研究,总结整理出无人机编队主要面临的队形保持中控制器设计、防撞避障及航迹规划中路径优化等问题。针对各个问题,对编队飞行过程中的关键技术进行探讨和分析。     

基于冲突消解多无人机协同航路规划算法仿真

针对多架无人机同时攻击同一目标的问题,提出了一种基于冲突消解机制的航路规划算法.通过分析协同规划中的各种约束条件及任务要求,从规划终点同时、同步扩展每架无人机的飞行航迹,并采用不等步长扩展法反映每架无人机的飞行速度,在扩展节点的同时进行各项约束条件的检查和消除,保证多条航迹间的时空协同;最后通过数学仿真验证了该算法的可...     

无人机航线规划系统的改进设计与实现

无人机航线规划是无人机任务规划技术中的关键。目前无人机航线规划技术存在响应速度缓慢、探测效果不佳、计算量较大等缺点。因此,对无人机航线规划系统进行改进设计,其硬件主要包括飞控核心板、存储模块、侦测导航模块等,根据性能将规划系统划分为6个功能模块。采用飞控核心板实时检测无人机状态信息,控制飞行路径。优化存储模块电路,对无人机飞行数据进行保存。利用侦测导航模块,为无人机提供准确的飞行航线导航信息,实现无人机航线的精准规划。设计无人机软件系统中的A/D采集驱动程序,使用C语言将规划路线写入航线规划系统,实现无人机自主飞行。实验结果表明,在遇到突发威胁与突然改变飞行任务的情况下,所设计的无人机航线规划系统能够及时规划出最佳飞行航线,响应速度快,拥有良好的避障性能,可实现无人机的自主飞行。