Three-dimensional multi-constraint route planning of unmanned aerial vehicle low-altitude penetration based on coevolutionary multi-agent genetic algorithm

To address the issue of premature convergence and slow convergence rate in three-dimensional (3D) route planning of unmanned aerial vehicle (UAV) low-altitude penetration, a novel route planning method was proposed. First and foremost, a coevolutionary multi-agent genetic algorithm (CE-MAGA) was formed by introducing coevolutionary mechanism to multi-agent genetic algorithm (MAGA), an efficient global optimization algorithm. A dynamic route representation form was also adopted to improve the flight route accuracy. Moreover, an efficient constraint handling method was used to simplify the treatment of multi-constraint and reduce the time-cost of planning computation. Simulation and corresponding analysis show that the planning results of CE-MAGA have better performance on terrain following, terrain avoidance, threat avoidance (TF/TA²) and lower route costs than other existing algorithms. In addition, feasible flight routes can be acquired within 2 s, and the convergence rate of the whole evolutionary process is very fast.     

一种用于低空飞行的在线航迹重规划方法

研究了飞行器在低空飞行时的在线航迹重规划问题，并提出了一种新方法。通过引入最小威胁曲面的概念生成三维航迹搜索空间，利用一个有限项的多项式函数来逼近最小威胁曲面中的三维航迹在二维水平面内的投影，将航迹规划问题转为在一个一元函数多项式系数空间中的搜索寻优。利用粒子群优化算法完成优化，并借鉴预测控制中滚动时域优化的思想，以在线滚动进行优化的方式完成航迹的在线重规划。实验表明该方法能够规划出合理的航迹并满足实时性要求。     

多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划

为提高无人作战飞机(Unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同实时航迹规划的实时性和可操作性,针对多架UCAV协同执行对地作战任务过程中的协同实时航迹规划问题,提出一种基于自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法(Sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight, SCASL)的多UCAV协同打击多目标实时三维航迹规划方法.首先,构建三维任务空间模型并根据UCAV平台性能设计了飞行速度、飞行高度、相对距离以及威胁规避等约束条件;其次,基于UCAV的三自由度运动学和动力学质点模型设计了协同实时航迹规划的决策变量;最后,根据UCAV作战使用战术原则构建了目标函数将协同实时航迹规划问题转化为优化问题,采用所提出的自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法对模型进行求解,并采用病毒搜索算法(Virus colony search, VCS)求解模型作为对比实验.仿真结果表明,同等条件下,VCS求解模型得到的仿真结果满足协同性要求但不满足实时性要求,SCASL求解模型得到的仿真结果满足实时性与协同性要求,验证了本文所提出的基于SCASL的多UCAV协同实时航迹规划方法的有效性与优越性.     

巡航导弹飞行捷径、高度及速度对突防影响的仿真研究

研究巡航导弹航迹规划中飞行捷径、高度及速度3个关键性因素，重点是通过仿真给出在其约束条件下巡航导弹突防的概率．通过大量实验和作战仿真得出单枚巡航导弹对歼击机火力单元突防的概率随航路捷径、高度以及速度变化的规律和数学模型．     

多重威胁下的无人机自主避障航迹规划

无人机作为一种新兴的无人作战力量和不可或缺的民用设备,现已渐渐融入到国家安全和社会发展中的各个方面,航迹规划是保障无人机顺利完成既定任务的核心环节.为解决规划空间存在诸多静态和动态威胁的实时航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域的无人机自主避障航迹规划方法.首先将航迹规划模型构建为单目标函数优化问题,根据无人机简化运动学模型和约束条件,采用滚动优化策略生成最优航迹序列;然后对最优航迹序列之间的航迹再一次采用滚动优化策略产生子序列,综合考虑威胁和飞行约束,利用负梯度下降法搜索航路点,采用遗传算法对子序列进行规划;最后经反复滚动迭代优化可得近似全局最优航迹,同时利用贝塞尔曲线对航迹进行处理,使其表征实际的飞行航迹.实验仿真结果表明:验证了模型的合理性和方法的有效性;具有良好的威胁规避能力并能规划出一条光滑航迹;与全局规划方法相比,该方法减少了收敛时间,实时性更强,能够快速、鲁棒地收敛到近似全局最优解.     

反舰导弹航路规划与威胁规避算法

为减小武器系统的作战反应时间,提高任务规划系统的信息处理速度,从便于工程实现的角度出发,采用一种从目标位置向舰艇本身位置逆推的思想,应用平面解析几何的相关知识,提出了一种航路规划递推算法。该算法秉承导弹按预定方向攻击目标所需导航点最少的原则,在一定的假设条件下,从目标点开始,按照攻击方向的反方向依次逆推直至发射点,从而求得参考航路。在此航路上进一步考虑存在威胁的情况,按照修正后的航路走切线的思想,根据航路最短且调整航路次数最少的原则,提出了一种最短切线威胁规避算法,该算法通过添加导航点或者调整导航点,将不安全航路调整到威胁区域的最短切线上,以此来实现威胁规避,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

航迹预测的多无人机任务规划方法

为提高无人机自主控制性能,实现任务分配与航迹规划整体架构,提出一种基于航迹预测的多无人机任务规划方法.首先,将禁飞区考虑为更接近真实场景的多边形模型;然后,使用改进A*航迹预测算法生成任意两个航迹点间障碍规避后的最短路径,利用该路径近似航迹航程作为任务分配过程的输入信息,建立目标函数,采用改进PSO算法求取最优结果;最后,使用B样条曲线平滑分配后的路径组合,生成无人机可飞行航迹.仿真结果表明,该方法能够以较高的计算速度和精度生成近似最优的任务分配结果和满足飞行约束的平滑航迹.     

Cruise missile multiple routes planning based on hybrid particle swarm optimization

In order to solve cruise missile route planning problem for low-altitude penetration,a hybrid particle swarm optimization( HPSO) algorithm is proposed. Firstly,K-means clustering algorithm is applied to divide the particle swarm into multiple isolated sub-populations,then niche algorithm is adopted to make all particles independently search for optimal values in their own sub-populations. Finally simulated annealing( SA) algorithm is introduced to avoid the weakness of PSO algorithm,which can easily be trapped into the local optimum in the search process. The optimal value obtained by every sub-population search corresponds to an optimal route,multiple different optimal routes are provided for cruise missile. Simulation results show that the HPSO algorithm has a fast convergence rate,and the planned routes have flat ballisticpaths and short ranges which meet the lowaltitude penetration requirements.     

一种航迹规划地形分析的改进算法

巡航弹航迹规划因地形参数不同而直接影响到规划方法与最终所得的航线的优劣，本文提出了巡航弹航迹规划地形分析的一种改进算法，包括由地形图已知点生成德朗利三角网的改进算法和由德朗利三角网找出通视点的改进算法．经仿真实验表明该算法可用性强、速度快，易于在规划作业过程中应用，包括实现部分地形图的变更和动态增加各种火力点等障碍物．     

基于总能量原理的飞行性能管理计算

提出了一种基于总能量原理的性能管理计算方法，该方法避免了传统寻优过程中求解两点边值问题的困难，最终得到的最优飞行条件便于用数值方法求解，因而易于在机载计算机上实现．文中以某型飞机为例仿真计算了燃油最省的飞行轨迹，验证了所提方法的可行性，具有实用价值．     

飞机路线多目标决策研究

针对多目标飞机路线规划难的问题,建立了多目标规划模型,提出了一种基于ELECTRE-IV的遗传算法。先是周期为一日的航班串的编制;而后是周期为三日的航班环的编制;最后是航班环的多目标筛选,将一个航班环作为一个遗传因子,由这些经过筛选的满足条件的遗传因子构成的染色体就是一个飞机路线方案。通过理论分析及实际案例证明了该算法的可行性。     

AUV实时任务协调方法研究

自主地形勘察是AUV的一项重要使命,其使命控制过程是使命规划模块依据使命文本进行全局路径和任务规划,得到执行使命的任务序列.任务协调模块在预规划任务序列基础上,监控系统状态并触发事件,任务调度器根据事件消息对任务进行实时调度,发送行为控制指令驱动AUV动作来完成使命.给出了AUV任务协调模块Petri网模型,用来描述任务层离散事件间逻辑关系.在此基础上提出了基于改进RW理论的AUV实时任务协调方法进行任务间协调,实现AUV任务的实时调度.最后在虚拟仿真平台上结合地形勘察案例验证了任务调度算法,结果证明AUV能够在无人干预下自主地完成整个使命.     

基于风场信息的无人机在线航迹规划方法

风场是影响无人机飞行速度的一个重要因素。为了缩短任务执行中的飞行时间,考虑战场环境存在外界威胁情况,提出了一种利用组合导航在线估计风场信息的无人机航迹规划方法。该方法基于飞行时间为代价,利用改进的A*搜索算法对航迹进行顺风搜索,从而实现最短理想耗时的航迹规划。计算机仿真结果表明,与传统的最短航迹长度规划方法相比,无人机按该方法规划的航迹飞行时,理想耗时最少。     

基于Petri Nets的无人机自主飞行任务管理系统

根据无人机自主飞行的任务规划与调度过程设计了任务管理系统的总体结构,讨论了体系结构的组成和功能;将一个完整的自主飞行侦察任务过程通过Petri Nets分解出若干子任务,用事件触发进行管理和调度;最后通过MATLAB中的Stateflow工具对整个无人机任务序列进行了仿真实现,保证了侦察任务的顺利执行．     

基于能量约束的火星车路径规划研究

针对火星车在火星行驶过程中存在的能量消耗过多等问题,提出了一种基于能量约束的路径规划算法.首先,考虑火星车克服重力做功以及驱动机构内部损耗等因素,推导出火星车的运动能量消耗函数,并求解其最小值,构建能量带权图;然后通过迪杰斯特拉算法,计算得到火星车能量带权图的能量消耗最小路径,并使用五次多项式插值拟合的方法实现火星车的行驶轨迹规划;最后,采用Adams软件建立火星典型地形和火星车动力学模型,采用Matlab/Simulink软件搭建火星车控制器模型,对火星车在典型地形中的行驶过程进行动力学与控制联合仿真实验,验证了所提路径规划算法的效果.结果表明,相对于传统的避障路径规划算法,所提算法使火星车能量消耗减少了15%以上,可有效提高火星车的能量利用效率.     

Path planning method for cable harness considering complex constraints

Aiming at the problem that the existing path planning method cannot be used in the path planning of multiple electric aircraft airborne equipment cable harness which considers complex engineering rules constraints,a route planning method considering complex constraints is studied and proposed based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm and improved A* algorithm.First,the calculation method for the total wiring cost considering the path length cost and the material cost,process cost and weight cost of the bending groove is proposed,with the evaluation function of the traditional A* algorithm improved.Then,the equivalent radius of the cable harness is calculated based on the Quasi-Physical and Quasi-Human algorithm,and the search space automatic processing algorithm and the corner node reasonableness judgment algorithm considering the constraints of engineering rules are proposed.Finally,an example of cable harness laying in an airborne equipment shows that the routing path obtained by using the improved A* algorithm can not only meet the complex constraints,but also reduce the total wiring cost by 5.1% compared with the existing algorithm.     

基于半自由飞行模式的多机协同航路规划

为改善传统自由飞行模式与集中管制模式的运行效能,本文提出一种用于民航空管系统的半自由飞行模式,并在该模式下研究多机协同航路规划问题.首先介绍半自由飞行空中交通管制系统的工作模式,然后设计了半自由飞行空中交通管制系统中最重要的多机协同航路规划方法.该方法基于实时动态网格和协同动态规划算法,在满足所有安全约束的前提下,实时...     

航海模拟器中航线设计与航路监视的实时仿真

在完全自主知识产权的航海模拟器平台下,提出了航线设计与航路监视的实时仿真模型,将指示克里格法应用于航线设计的研究,对海底地形曲面进行拟合并求取任意位置水深值。采用人机交互的方式根据船舶的航行信息和海图信息可对计划航线进行修正,实现了计划航线可行性的自动判别,改进了航路监视的判定算法,有效地避免了屏幕坐标引起的航路监视不精确。经大连海事大学自行研制的高品质航海模拟器验证,该方法准确可靠。     

人工免疫算法路径规划在林火救援中的应用

为解决复杂环境下双机林火救援路径规划问题,提出用人工免疫算法规划三维飞行航迹。借鉴人工免疫算法规划机器人路径的方法,通过考虑飞机飞行特性和双机路径规划的要求,为双机异地出发同时到达规划出三维飞行路线,并对算法的主要影响因素进行了分析和估计,获得规划航迹的最优参数,用于设计安全高效的飞行航迹。研究结果表明,该方法能规划出复杂环境下双机飞行航迹,利用参数优化后的人工免疫算法不但能快速有效地规划三维航迹,而且丰富了航迹规划方法研究。     

一种飞行器在线航路重规划方法

针对飞行器在线航路重规划的安全性和实时性要求,将稀疏A＊算法与模型预测控制中的滚动时域优化的思想相结合,提出了一种在线航路重规划方法.在飞行器探测到新的威胁时,把探测到威胁时的该段航路前面一定距离的节点作为新的起始点,并以没有进入威胁区的后续最近航路点作为目标点,使用稀疏A＊算法规划出一段长为N倍于最小步长R的航路,而后飞行器沿上述规划好的航路只飞行R距离.仿真结果表明：该方法通过每规划N步,执行一步,对受到威胁影响的参考航路进行局部修改,快速避开新出现的威胁,满足实时性要求.