外军无人机任务规划系统研究

无人机任务规划系统是指配装在地面或是飞机上,用来对不同类型数量的无人机进行任务分配、航路规划的一种规划系统。本文首先介绍了无人机任务规划的概念,并说明了无人机任务规划系统的特点。再详细介绍外军无人机任务规划系统的发展情况。     

无人机任务规划课程设计与实践

针对无人机任务规划课程教学实际,梳理相关概念与内涵,分析其在无人机专业本科学员知识体系中的作用与地位,根据任务规划人才培养的能力需求提出课程的建设思路,并着重强调该方向人才培养所需要的动手能力,对教学实践环节进行详细设计,构建开放式任务规划教学框架和递进式试验内容.     

基于无人机中继的导弹集群任务规划系统研究

导弹集群协同作战是C4ISR的网络攻击的典型作战模式,本文以无人机中继模式为例分析了导弹集群实施远程打击的作战流程。任务规划系统的关键技术包括网络体系下的系统结构、任务调度技术、实时航路规划技术、人在回路制导方式下导弹饱和攻击技术等。设计了导弹集群任务规划仿真系统,主要功能包括:任务管理、地图预处理、数据链信息处理、任务规划、视景仿真等。导弹集群协同航路规划子系统是任务规划系统的重要子系统,对其系统结构进行了分析与设计,并给出了航路规划的仿真结果。     

基于XML的无人机任务链模型

对无人机系统地面任务控制站与飞行器通信协议中的任务链进行了研究。根据功能将任务链分为航路计划、传感器计划、通信计划和控制权限交接计划4个部分，建立了能够支持复杂任务的任务链模型。采用XML语言对任务链进行表达，增强了任务链的标准性和通用性。最后实现了任务控制站通过任务链控制多架无人机协同执行任务的仿真。     

多无人机任务推演系统研究

研究多无人机任务推演系统的设计与实现过程,在多无人机任务推演系统具体需求的基础上,设计系统的分层体系结构与具体功能模块。针对系统实现过程中的多机协同任务分配及航迹规划问题,建立相应的数学模型并使用改进遗传算法对模型进行求解。使用分布式处理技术解决模型解算与实时数据显示的矛盾。基于MapX控件实现系统中战场地图的显示与操作功能。该系统对制定合理作战方案、发挥无人机的最佳作战效能具有重要意义。     

无人机任务规划系统体系设计①

无人机任务规划系统(MPS)是一项复杂的系统工程,一个综合高效的任务规划系统对于具有超视距侦查和监视能力的无人机完成作战任务是相当重要的。系统地构建一个可行的任务规划系统需要考虑的因素很多,首先要进行任务信息需求分析,其次是对各种资源的合理配置,另外还要满足飞机飞行特性、航空控制规则以及作战法则等标准。从无人机任务规划概念出发,分析无人机任务规划系统的信息需求环境和构建要求,归纳了无人机任务规划的基本体系结构和模块化设计,最后给出了无人机任务规划系统基本的评价指标。     

鱼群算法求解无人机任务规划问题

无人机任务规划问题是一个NP难问题,文中提出了一种带禁忌算子的鱼群算法对该问题进行求解.鱼群算法是在群体智能行为研究基础上提出的一种新型仿生优化算法,该算法根据"水域中鱼生存数目最多的地方一般就是该水域中富含营养最多的地方"这一特点来模拟鱼群的觅食行为以实现全局最优.文章在基本鱼群算法FSA的基础上,结合禁忌搜索的思想,对基本鱼群算法中的三种行为算子进行改进,在每种行为算子中增添对解领域的禁忌搜索规则,提出带禁忌算子的鱼群算法(FSAWTS).然后将该算法应用于无人机任务规划问题.仿真试验表明,与基本鱼群算法相比,改进后的鱼群算法能够更为有效得解决无人机任务规划问题.     

无人机多阶段航迹预测协同任务规划

针对多无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAVs)协同控制问题,提出了一种UAVs多阶段航迹预测分布式任务规划方法;定义从一次任务分配开始到其中一项任务完成为一个任务周期;在每个规划周期,首先,各UAV使用A*算法快速预测到所有任务目标的路径,提供至任务分配;然后,采用聚类算法修改目标价值向量,协商分配结果,并实时计算探测范围内的最短路径;最后,采用三次B样条曲线平滑所分配的最短路径,在线规划出满足飞行约束的飞行航迹;通过仿真实验对算法的有效性进行了验证,结果表明,提出的算法能够实时获得近似最优的任务分配结果并规划出可飞行航迹,并有效处理突发任务。     

多基地多无人机航迹避障任务规划

在多目标群多基地多无人机协同任务规划环境中,可能存在多个突发威胁。针对该问题,提出一种周期性快速搜索遗传算法(PFSGA)与人工势场法(APF)的联合算法。以侦察任务为背景,将共同分配策略引入任务规划过程中,构建多基地多无人机协同任务规划模型,利用PFSGA算法进行初步的任务规划。在此基础上,考虑基地与目标群之间的突发威胁,应用APF进行航迹避障。仿真结果表明,该算法具有良好的避障功能,与遗传算法和APF的联合算法相比,PFSGA-APF联合算法可避免陷入局部最优且易于求得最优解。     

基于BCB & MapX的无人机航路规划与监控系统实现

给出了无人机监控系统的模块构成，在分析模块要素的基础上，给出了在BCB下实现无人机任务规划与监控系统的方法。通过在BCB中引入MapX控件，提高系统对GIS信息的监控处理能力；建立了无人机航路优化的VORONOI图数学模型，通过最小化航路代价的Dijkstar算法，在MapX中实现了最优航路的搜索，并针对MapX二次开发中的少量复杂图标的动态标绘、动态更新的关键技术问题提出了一套有效的解决的方案，给出了其实现的核心代码。     

基于HLA的武器任务规划仿真体系通用框架

针对基于HLA的复杂虚拟战场环境下的作战武器任务规划仿真软件的开发,设计出了一套通用框架.论述了该框架的设计思想、总体结构与执行流程.采用了基于FEDEP的开发模式、VRSDK的开发、虚拟现实交互设计及面向对象的三维建模等关键技术.给出了基于该框架的一个武器任务规划仿真案例,案例运行结果表明,基于该框架的原型具有仿真视觉效果佳、程序运行流畅及程序可修改性、可重用性较好等特点,为开发武器任务规划仿真体系提供了一种可参考的模式.     

面向突发故障的分布式多无人机任务重规划方法

针对分布式多无人机系统执行任务时发生故障的情况,提出一种面向故障的任务重规划方法.首先,依据分布式架构,考虑通信延迟约束,建立多无人机系统遭遇故障时的局部任务重规划问题模型,设计故障无人机、健康无人机的重规划框架.依此框架,考虑无人机调度时所需的空间、时间资源,根据故障后的无人机通信拓扑,制定子系统划分规则;然后,根据子系统内在线无人机与待执行任务间的映射关系,提出基于收益动态调整规则和一致性协调规则的拍卖算法,实现针对不同情况的任务重分配;最后,考虑任务重分配与航迹重规划间的耦合关系,在任务重分配阶段引入RRT*算法预估的航迹代价,使得分配结果更合理.仿真结果表明,在考虑实际环境中无人机会发生故障的情况,该方法能够有效完成任务重规划.     

针对固定翼无人机集群的快速任务规划算法

为解决固定翼无人机集群的快速任务规划问题,提出一种基于聚类算法和改进化学反应优化模型的快速集群任务规划算法,满足固定翼无人机集群对规划时间的限制和实际飞行中机载计算机工作场景。利用聚类的方式降低算法的计算负担,通过改进化学反应优化算法保证规划问题的可靠快速收敛,实现无人机集群的快速任务规划。数值仿真结果表明。在与同类算法的比较中该算法有更好的计算效率和收敛效果,通过硬件在环仿真实验模拟了算法在机载计算机环境下运行的效率和结果,验证了在真实场景下算法的可靠性。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

无人机系统智能决策课程教学设计与实践

分析目前无人机系统相关专业课程体系对智能决策问题的教学设计与实践的不足,提出以智能感知、自主控制、任务规划为教学重点,通过无人机竞赛培养学生的动手能力和创新能力,帮助学生深入理解无人机系统智能决策的基本理论,从而实现培养新型高素质无人机专业技术人才的目标。     

无人机反应式扰动流体路径规划

针对复杂三维障碍环境, 提出一种基于深度强化学习的无人机(Unmanned aerial vehicles, UAV) 反应式扰动流体路径规划架构. 该架构以一种受约束扰动流体动态系统算法作为路径规划的基本方法, 根据无人机与各障碍的相对状态以及障碍物类型, 通过经深度确定性策略梯度算法训练得到的动作网络在线生成对应障碍的反应系数和方向系数, 继而可计算相应的总和扰动矩阵并以此修正无人机的飞行路径, 实现反应式避障. 此外, 还研究了与所提路径规划方法相适配的深度强化学习训练环境规范性建模方法. 仿真结果表明, 在路径质量大致相同的情况下, 该方法在实时性方面明显优于基于预测控制的在线路径规划方法.     

基于改进A~*算法的灾后井下无人机航迹规划

针对传统A~*算法应用在煤矿灾后井下环境侦测的无人机航迹规划中存在搜索点冗余、遇到突发威胁时实时性较差等问题,提出了一种逆向变权重稀疏A~*算法。根据无人机自身性能约束及灾后井下威胁模型,从目标点到起始点进行全局静态航迹规划,避免大量无效搜索;根据无人机执行任务的需要设置不同权重系数,得到侧重航程或安全的航迹;通过引入次目标点策略,仅对被突发威胁覆盖的航迹进行修正,可在短时间内有效避开突发威胁。仿真结果表明,利用该算法进行航迹规划用时较短,无人机受到的威胁较小,可有效保障航迹规划的实时性和安全性。     

基于改进流体扰动算法与灰狼优化的无人机三维航路规划

针对复杂地形环境下的无人机三维航路规划问题, 提出一种基于改进的扰动流体动态系统与灰狼优化理论的混合航路规划算法. 构建改进的扰动流体动态系统数学模型, 通过修正初始汇流得到扰动流场, 流场流线即可看作规划航路, 能有效避免驻点、局部陷阱等问题. 通过模拟灰狼群体的等级制度和捕食策略, 并引入个体记忆功能和优胜劣汰选择规则, 对障碍物反应系数进行寻优. 仿真结果表明, 规划出的三维航路平滑、可飞, 具有良好的避障特性.