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为解决无人机快速可靠的路径规划问题,提出了一种在威胁分布已知条件下的无人机飞行路径规划新方法。在Matlab软件平台下,运用Voronoi图法根据已知威胁分布获取无人机的初始安全飞行路径,然后采用Dijkstra算法进行路径搜索获取最短路径,再利用提出的分割法对最短路径进一步优化并减少其拐点,最后利用spcrv函数对路径进行平滑以获取最优路径,并通过一系列的仿真证明了该算法可行并具有很好的时间性能。 相似文献
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为提高四旋翼无人机的路径跟随精度和飞行鲁棒性,提出一种基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器。该控制器能够自适应估计无人机模型中的陀螺效应因子和风阻系数,利用估计值补偿系统的控制输入,设计抗干扰项抵消外界环境的负面影响,提高了四旋翼无人机的路径跟随性能和抗干扰能力。建立四旋翼无人机的非线性力学模型,将无人机的路径跟随目标划分为姿态角目标和运动位置目标。利用反步滑模方法和自适应控制方法设计无人机的控制输入方程和估计值更新律。根据Lyapunov方法验证无人机姿态系统和运动位置系统的渐进稳定性。仿真实验和样机实验结果验证了所提控制器的有效性与优越性。 相似文献
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针对传统路径规划算法用于解决无人机战术路径规划问题时存在局部最优、慢收敛等问题,提出一种改进的群智能算法,以改变初始种群的更新方式,提升灰狼算法的全局寻优能力并加快其收敛速度。引入莱维飞行随机策略以及共生生物搜索算法,借助莱维飞行策略更新种群个体,利用共生生物搜索算法偏利共生阶段的交互性避免陷入局部最优问题。威胁建模是UAV路径规划的重要前提,对威胁物进行等效预处理,结合适应度函数检验算法。设计一种虚实映射仿真验证平台,通过以实映虚的手段验证算法的有效性。实验结果表明,改进后的算法改善了传统路径规划算法的局部最优和慢收敛等路径规划问题,对UAV作战能力的提升具有一定参考价值。 相似文献
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为解决无人机无模型路径规划的问题,提出一种环境信息未知情况下基于势函数(PF)奖赏的DQN 路径
规划方法。建立无人机在环境中的连续状态空间,将360?等分成若干个角度作为航向角建立无人机的动作空间,设
计目标和障碍物对无人机的势函数奖赏,刻画不同动作对无人机的影响,并进行仿真实验。实验结果表明:PF-DQN
算法能较好地实现无人机在环境信息未知下的无碰撞路径规划,且势函数奖赏能加快无人机路径规划网络的训练
速度。 相似文献
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针对固定翼无人机协同编队飞行,提出了一种低速固定翼无人机协同编队导引律,旨在形成一种灵活性较高的半刚性编队。以低速固定翼无人机为对象,分析了长机-僚机在编队飞行中的纵横航向运动关系。其次根据长机追随航线,僚机追随长机的飞行任务特性和航线的一般特点,进行了直线、转弯、盘旋三种导引模式的长机导引律设计。再根据长机飞行位置,设立虚拟动态跟踪点,综合僚机位置信息,设计了基于平行接近法的协同导引律,并对导引律的响应速度和稳定性进行了验证。通过分析仿真机的半实物仿真及实测飞行的结果,验证了该导引律具有较好的制导性能和较高的机动稳定性,在特定飞行任务中能够满足对无人机编队飞行的控制需求。 相似文献
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针对无人机紧密编队飞行问题,以"长机-僚机"编队模式为模型,提出了1种改进的编队飞行控制技术—局部综合制导与控制。该技术包含级联回路和动态逆回路,并使用完整的无人机六自由度非线性模型使得本文对无人机紧密编队飞行研究不再局限于目前基于模型的质点运动设计,有助于将研究的结果运用到未来真实的无人机编队飞行中。相对于常规的制导与控制设计,该方法可降低整体回路延迟。仿真结果证明,该方法可使无人机编队有效形成和保持队形,对于长机机动动作,僚机具有很好的跟随性,能得到较好的编队飞行结果。 相似文献
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针对传统蚁群算法在无人机3 维航路规划中存在搜索时间长、容易陷入局部最优解的问题,提出一种蚁
群算法的改进策略。将固定翼无人机的性能约束条件作为待扩展节点是否可行的判断条件,减小计算量和算法搜索
时间;对航路点的高度规划采用直接设定策略,将3 维航路规划问题简化为2 维航路规划问题,减小算法的复杂性;
改进全局信息素更新规则和安全启发因子,解决了局部最优解和威胁源规避问题。仿真结果表明:改进蚁群算法与
传统蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的飞行航路,具有更高的有效性和实用性。 相似文献
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配置适当的算法是无人机航迹规划的关键技术之一。介绍了一种基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的基本原理,并采用网格图建模,演示了无人机二维航迹规划问题的一般实现步骤。然后从改进算法、更换其它模型、多无人机航迹规划、动态航迹规划等四个方面探讨了基于蚁群算法的无人机航迹规划技术的研究现状,并指明了配置更完善的算法实现复杂条件下的实时航迹规划等问题是无人机航迹规划未来的主要研究方向。 相似文献
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为完成无人机编队任务并解决无人机在飞行中因干扰而造成编队任务失败的问题,设计一种无人机编队
任务的Dubins 航路规划算法及控制器。根据无人机编队同时到达集结点的时间一致性要求,利用解析几何方法进行
航路设计,通过分析无人机飞行状态,设计了能够进行速度调整的控制器,并使用六自由度无人机模型验证了航路
算法及控制器的性能。仿真结果表明:该航路算法能够解算出各种编队任务的飞行航路,在控制器作用下能够很好
地完成编队任务。 相似文献
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限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服简单遗传算法易陷入局部最优解的缺点,减小路径搜索范围,提出了限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划方法,该方法将分层遗传算法引入无人机路径规划的优化搜索问题中,将路径节点的二维坐标作为基因进行编码,根据威胁的分布情况缩小路径规划算法的搜索范围,使子种群可以获得包含不同优良模式的新个体,为子种群提供更加平等的竞争生存机会,使优化搜索有较为明确的搜索方向。仿真结果表明:与基于分层遗传算法的路径规划方法相比,该方法提高了路径寻优算法的性能,减少了绕行路径的出现几率,缩短了最优路径的长度。 相似文献
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一种基于遗传模拟退火算法的航迹优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
航路规划是飞机地形回避系统的一个关键环节,是完成低空飞行任务的基础;针对飞机地形回避过程的航路规划技术进行了研究,利用k均值算法对地形采样点进行聚类,建立地形障碍空间模型,运用狄克斯特拉算法进行初始航迹规划,然后利用遗传模拟退火算法对航迹进行优化,缩短整个航线的航程;通过仿真验证了方案的可行性和合理性。 相似文献
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