基于启发式A~*算法的飞行器三维航路规划

提出了一种基于启发式A*算法的三维航路规划方法并进行了仿真验证.首先对地形的高程栅格数据进行综合平滑处理,建立满足飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁数据的量化模型,采用改进的A*算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行航路,并对搜索出的航路进行了优化和平滑处理.仿真结果显示,算法简单快速,能满足飞行器执行不同任务的需要,易于工程实现.     

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。     

无人机任务规划系统

规划无人机的航路主要是为了可以更好的完成的复杂任务,实现快速有效的规划是非常重要的。无人机在执行飞行任务的时候,无人机需要结合地形和地貌等信息,了解飞机自身的机动能力,对于飞行航路进行实时计算,对于该行路进行跟踪,尽快的完成飞行任务。本文主要对于无人机航路规划进行全面的论述,从而获得良好的飞行品质。     

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.     

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,...     

基于改进A*算法的无人机动态航迹规划

在无人机航路规划问题的研究中,针对传统 A*算法在航路规划中的不足,提出了一种增加约束条件的广义搜索 A*算法,并将该算法应用到动态航路规划中。该算法在节点搜索中解决了 A*算法大空间搜索的复杂程度,而且用重新估价代价值来满足无人机的实时性,最后用平滑处理算法使规划的航路满足无人机的机动性能约束。仿真结果表明,该算法性能优于传统 A*算法,具有很好的实时性,适用于无人机航路规划的工程应用。     

采用改进流函数法的无人机航路规划

提出改进的流函数法为无人机在复杂地形环境下进行航路规划。针对传统流函数法在多个障碍物航路规划时存在的问题,进行了理论分析,并给出一种虚拟动态目标的方法,解决了两个障碍物重叠情况的航路规划问题。为满足无人机的机动约束,将无人机自身的约束条件转化为虚拟障碍,以保证规划出的航路可飞。仿真结果表明,该方法能够在复杂地形条件下快速地为无人机规划出一条可飞的航路,具有较好的工程应用价值。     

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.     

基于分级策略的实时三维航路规划研究

为提高飞行器对地攻击效能,必须对其三维航路规划技术进行研究。通过考虑飞行器姿态变化对暴露范围的影响,建立了飞行器隐身模型;考虑到威胁并非不可穿越,建立了间歇式暴露模型;针对在改进稀疏A*算法的基础上发展的分步规划算法存在规划局部收敛的缺陷,提出了一种基于分级策略的三维航路规划方法;最后,在真实地形下进行了仿真验证。结果表明所建模型及算法的有效性和实用性。     

基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统方法求解无人机三维航迹规划易导致规划代价高、精度差和容易陷入局部最优的不足,提出基于Q学习算术优化算法的无人机三维航迹规划算法。为了提升算术优化算法的寻优精度,引入Circle混沌映射提高初始种群多样性和分布均匀性,引入Q学习根据个体状态自适应调整数学优化加速函数更新,均衡算法全局搜索与局部开发,设计最优解邻域扰动优化全局搜索能力。通过建立无人机三维航迹规划模型,将航迹规划转化为多目标函数优化问题,并利用改进算法求解无人机三维航迹规划,以综合考虑航迹代价、地形代价和边界代价的目标函数评估粒子适应度,对航迹规划迭代寻优。仿真实验结果表明,所提算法规划的航迹具有更低的总代价和适应不同复杂地形环境的稳定性。