一种移动机器人路径规划方法

路径规划的目标是根据具体任务为机器人寻找一条最优无碰撞路径,其主要内容包括：运动建模,环境建模和路径搜索。对机器人的运动模型进行分析,基于Voronoi理论,采用近似构造法,构造一般环境的Voronoi图,通过将移动机器人起始点和目标点连入Voronoi图,形成移动机器人运动的无碰撞路径网络。利用Dijkstra算法,寻找一条从起点到终点的最短路径。仿真结果表明,该方法简单,有效。     

基于Bellman-Ford算法的无人机路径规划研究

通过预先侦察和经验评估，给出了一种敌情信息未知环境中的无人机路径规划方法。采用Bayes方法求取了给定规划区域内威胁存在的概率，构建了威胁概率分布图，并将其转化成权重为威胁概率的带权图，利用Bellman-Ford算法搜索该带权图，求取了一条从出发点到目标点的无人机最小威胁路径，根据无人机气动性能约束，对最小威胁路径进行了修正和优化，得到一条可飞的最优路径，最后给出了仿真结果，验证了方法的有效性。     

巡航导弹航迹规划威胁规避方法

在地球为圆球体的假设条件下,为了实现巡航导弹飞行航迹对威胁区的有效规避,提出了基于球面几何计算方法的飞行航迹与威胁区相对位置的判定方法,并给出了相应的判定步骤;通过实例计算,证明该方法能够准确地计算出飞行航迹与威胁区的相对位置,为在地球为圆球体的假设条件下进行航迹规划提供了参考。     

一种无人飞行器路径的选优方法

路径评价和多条路径的选优是无人飞行器路径规划系统的重要组成部分。以路径规划的过程为出发点，结合无人飞行器的性能、实际飞行目的、飞行中的各种约束等条件进行考虑，将无人飞行器飞行路径的性能归结为八个指标，并将其归一化为可直接比较的无量纲值，然后引用判断矩阵来确定各项指标对飞行路径综合性能的影响，最后对多条路径进行综合评价，并从中选出最优的飞行路径。     

一种基于分割法的无人机路径规划新方法

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。     

基于改进粒子群算法的UCAV二维路径规划

采用粒子群算法实现了有限数目航点的优化,提出了新的解决PSO路径规划中因基于航点适应度优化计算导致的威胁感知盲点问题的办法,研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。用数学仿真方法实现了改进后的PSO路径规划。     

一种海上无人飞行器的快速航迹规划方法

针对海上无人飞行器的快速规划问题,提出了一种基于几何关系的扩展树策略的快速规划方法。以规避禁飞区为主要思想,快速定位到航迹中的禁飞区,通过扩展树的方法绕过禁飞区,从而达到快速规划的目标。实验结果表明,该方法可用于海上无人飞行器的实时航迹规划。     

基于改进A-Star算法的无人机航迹规划算法研究

针对传统A- Star算法在无人机航迹规划问题应用中的局限性,提出了一种结合飞行器简化运动学方程的改进A- Star算法,并将该算法应用于解决无人机在未知危险环境中的威胁规避问题;研究了综合考虑各路径代价影响因素情形下的航迹规划方法。最后对无人机参考航迹规划的数字仿真证明了改进算法的有效性。     

复杂战场环境下的隐身航路规划主动规避技术

提出综合采用隐身、非常规机动、航路规划方法,完成对以雷达为主要探测环节的各类威胁的主动规避,以此实现复杂战场环境下的战区突防。首先分析了隐身条件下采用直接力控制的非常规机动对所受威胁的影响,再采用变步长的A*方法规划出一条可飞的航路,然后反过来推算出该航路上各点处的非常规机动幅度,从而给出战区突防主动规避的整体方案。最后通过数值仿真证明了文中方法的有效性。     

岸基导弹远程突防航迹规划模型研究

针对岸基导弹对敌突防过程中可能面临的各类威胁源进行了量化分析,根据各威胁源的性能、特点在三维空间构建了地理障碍威胁、平台障碍威胁、恶劣气象威胁、敌防空火力与电子干扰系统威胁等不同威胁源的威胁概率函数模型,模型函数能连续、完整地表述威胁值的变化状态。在分析影响岸基导弹航迹规划因素的基础上,建立了岸基导弹航迹预规划的目标函数模型,并进行了仿真实验,仿真结果校验了所构建模型的有效性。     

巡航导弹航迹与威胁区相对位置判定方法

分析了巡航导弹航迹规划时所考虑的主要威胁来源,介绍了2种判定航迹与威胁区位置关系的方法,即基于地图栅格化的判定方法和基于矢量图的判定方法,对2种方法的判定步骤进行了细致的描述。建立问题的模型,分别对2种方法进行了仿真,比较了其判定时间和判定准确性,得到了2种判定方法的优劣,给出了在不同条件下的优选方法。     

基于改进量子进化算法的巡航导弹航路规划方法

针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题,提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间,建立航路评价的代价指标;针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点,引入染色体的概率表达特性,使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解;借鉴遗传算法的思想,在IQEA中引入染色体繁殖机制,结合动态量子门实现染色体的进化,实现算法局部搜索和全局搜索的平衡。仿真实验结果表明,基于带繁殖机制的IQEA的航路规划算法能够快速、稳定地搜索到代价更低的航路,所规划航路能够有效进行威胁规避、地形回避和地形跟随。     

反舰导弹航路规划图形化快速逆推方法

为提高反舰导弹航路规划的决策效率,基于几何学原理提出了航路规划功能区域的概念,发掘出了航路规划的几何学本质.将功能区域概念融入逆向航路规划过程中,发现了功能区域的几何学渐变规律,据此提出了一种航路规划图形化快速逆推方法.开发并实现了反舰导弹航路规划图形化辅助决策系统,应用实例表明,该方法可定量描述航路规划决策空间,消除...     

约束引导的反舰导弹航路规划遗传算法

为了提高遗传算法对航路规划问题的求解效率,提出了一种约束引导的航路规划遗传算法（CD-GA）.与传统GA不同的是,该算法在优化过程中使用航路节点间的关联约束来实时限定基因值的准确变化范围.为了使染色体与航路的表达方式更加接近,采用定长实数的矩阵编码方式;采用一种分步递归初始化策略生成初始种群,保证其中均是非劣个体;在算法迭代过程中,分别采用一种连续多点分步交叉策略和扰动连续修复变异策略进行交叉和变异,使得算法搜索空间逐步减小,从而加速算法收敛.仿真实验结果表明,该算法能够显著提高遗传算法的全局搜索性能,并且算法收敛速度快,稳定性好.     

基于Dijkstra算法的巡航导弹航迹规划方法研究

巡航导弹的航迹规划是指依据地形信息和敌情信息,在某些约束条件下,找出导弹从初始点到目标点的最优飞行轨迹。在综合考虑了威胁度大小和航迹长度的约束,并比较了各种算法的情况下。选用Dijkstra算法实现了巡航导弹整体最优水平航迹解算。并给出了仿真实例,验证了算法的有效性和实用性。     

基于二阶平滑的巡航导弹航路跟踪控制

针对巡航导弹航路的精确跟踪控制问题,采用对称极多项式曲线对初始折线航路进行平滑,并基于反馈线性化方法和最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。基于“提前转弯式”的航路平滑思想,用对称极多项式曲线航路替换存在夹角的相邻航路段的部分航路,实现飞行航路的二阶平滑过渡; 采用基于“虚拟目标”的航路跟踪方法建立了巡航导弹轨迹跟踪误差状态方程,并采用线性二次最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,基于对称极多项式曲线的平滑航路曲率连续,且满足导弹机动性能约束,能够有效减小航路跟踪误差,实现巡航导弹的精确航路跟踪。     

多约束条件下UUV空间航迹规划

针对多约束条件下无人水下航行器（UUV）空间航迹规划问题,提出了结合安全曲面和威胁地图的规划方法,建立了水下安全航行曲面,将3D空间规划降为2D航向平面规划,以解决3D规划空间过大的问题。并对敌对威胁和地形威胁统一化处理,构建威胁地图,引入威胁代价和威胁程度启发因子,最后运用A＊算法进行航迹搜索,以获得最优航迹。仿真结果显示,所提出的航迹规划算法简便、快速,生成的航迹能满足地形跟随、地形回避和威胁回避的需要。