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上海交通大学学报 2014年第10期48卷 1400-1405页

作者：陈侠张婧徐光延沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136

针对移动威胁下的无人机三维航迹规划问题,采用自适应卡尔曼滤波算法,对移动威胁的状态信息进行了预测,依据其航迹方位角、航迹倾斜角与视线角之间的关系,建立了航迹角控制数学模型,并提出了移动威胁下基于参数调整的航迹规划算法.仿真... 详细信息

针对移动威胁下的无人机三维航迹规划问题,采用自适应卡尔曼滤波算法,对移动威胁的状态信息进行了预测,依据其航迹方位角、航迹倾斜角与视线角之间的关系,建立了航迹角控制数学模型,并提出了移动威胁下基于参数调整的航迹规划算法.仿真结果表明,该算法能够保证无人机有效地躲避空中移动威胁,并提高了其规避移动威胁的快速性.

关键词：无人机移动威胁航迹角控制数学模型参数调整三维航迹规划

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基于MPC-PSO的无人机在线航迹规划

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2018年第5期49卷 540-546页

作者：李波屈原徐向丽鄂尔多斯职业学院内蒙古鄂尔多斯017000

研究了无人机在战场环境部分已知突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题.采用"预规划-在线轨迹跟踪"的模式,根据已知的环境信息,离线规划出UAV的参考航迹.然后UAV在飞行过程中,需要在跟踪参考航迹的基础上,对UAV未来一段航迹进... 详细信息

研究了无人机在战场环境部分已知突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题.采用"预规划-在线轨迹跟踪"的模式,根据已知的环境信息,离线规划出UAV的参考航迹.然后UAV在飞行过程中,需要在跟踪参考航迹的基础上,对UAV未来一段航迹进行预测,然后利用粒子群算法优化出UAV的最优(或次优)的飞行航迹.与传统的在线规划方法粒子群和稀疏A*搜索算法相比,该方法有效地提高了规划航迹的可行性和实时性,降低了算法的复杂度.仿真表明该算法是一种有效的无人机路径规划算法.

关键词：无人机移动威胁在线航迹规划模型预测控制粒子群算法

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模拟战场环境中无人机路径规划研究

模拟战场环境中无人机路径规划研究

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作者：谭士根大连理工大学

学位级别：硕士

随着战争逐步向无人化、智能化的发展,无人机将在复杂的战场环境中被广泛应用。这样的环境对军用无人机的路径规划能力提出了更高的要求。机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中,规划出从起点到目标区域满足环境和机器人自身约束条... 详细信息

随着战争逐步向无人化、智能化的发展,无人机将在复杂的战场环境中被广泛应用。这样的环境对军用无人机的路径规划能力提出了更高的要求。机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中,规划出从起点到目标区域满足环境和机器人自身约束条件的无碰撞路径。然而,战场环境与普通机器人的工作空间不同,其具有复杂的约束条件,例如面临着敌方空中、地面和海上的各种威胁。目前已有的路径规划算法在战场环境中效果并不理想,在这样的环境中规划出一条从起始点到目标区域的高质量路径具有挑战性。因此,本文进行了模拟战场环境中无人机路径规划研究,主要研究内容包括:(1)针对战场环境中的全局路径规划问题,在RRT*算法的基础上引入向量的思想,提出VRRT*算法。在算法节点扩展过程中引入斥力向量、引力向量和威胁向量对扩展点进行干预,其中引力向量引导扩展点偏向目标区域,斥力向量引导扩展点逃脱敌方攻击范围,威胁向量引导扩展点远离具有高威胁的敌方军事单位。实现了全局路径在安全性和高效性之间的权衡。(2)针对敌方的移动威胁,提出适用于战场环境的路径重规划算法。使用基于卡尔曼滤波的方法对敌方移动威胁的位置进行预测,根据预测位置重新规划路径,提高了路径重规划算法效率。面对敌方防守严密导致路径重规划失败的情况,应用均值漂移聚类算法对敌方军事编队进行识别,并引入注意力机制的思想,对各个编队的重要程度进行评估。选取关键编队发动攻击,突破敌方的防守屏障后再进行路径重规划,保证路径规划成功率。(3)针对敌方的围捕策略,基于人工势场算法提出战场环境中的局部路径规划算法。以护卫舰位置为中心创建引力场,以敌方歼击机位置为中心创建多个斥力场,通过无人机在引力场和斥力场中的位置计算引力和斥力,二者共同作用引导无人机躲避围捕,进一步提高了路径的安全性。实验结果表明:本文提出的VRRT*算法所规划出的路径在保证安全性的同时,具有较高的效率;本文路径重规划算法和局部路径规划算法在面对移动威胁时具有较好的表现,可以进一步保证无人机的安全。各算法协同作用可以使战场环境中的无人机顺利到达目标区域完成任务。

关键词：模拟战场环境移动威胁路径规划快速扩展随机树

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基于改进RRT算法的无人机航迹规划方法研究

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作者：刘奎武沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着科学技术的发展,无人机在各个领域里受到了广泛的关注。作为无人机的核心技术,航迹规划一直都是国内外学者研究的重点。因此,研究航迹规划方法具有重要的理论价值及实际意义。本文研究内容主要分为三个方面:针对静态威胁下无人机全... 详细信息

随着科学技术的发展,无人机在各个领域里受到了广泛的关注。作为无人机的核心技术,航迹规划一直都是国内外学者研究的重点。因此,研究航迹规划方法具有重要的理论价值及实际意义。本文研究内容主要分为三个方面:针对静态威胁下无人机全局航迹规划问题进行了研究。针对传统RRT算法的不足,提出了一种基于RRT算法与改进人工势场法相融合的航迹规划算法,以解决搜索范围随机性强和收敛速度较慢的缺点。首先,引入目标偏置来引导随机采样点的生成,减少采样次数。同时结合改进人工势场法将目标点、采样点和障碍物的合力方向作为搜索树的生长方向,加快路径搜索的效率。然后使用遗传算法对路径进行了优化,获得较优路径,解决了路径随机性问题。针对移动威胁下无人机动态航迹规划问题进行了研究。建立了无人机和移动威胁的运动模型,利用改进RRT算法获得一条全局航迹。当环境中出现移动威胁时,依据无人机与障碍物之间的速度矢量关系,考虑了四种可能与障碍物发生碰撞的情况,并设计了相应的避障策略。使用速度障碍方法对航迹进行重规划,快速规避障碍物。针对突发威胁下无人机三维航迹规划问题进行研究。将改进RRT算法由二维扩展到三维,建立了无人机在三维环境下的运动模型和环境威胁模型,给出了基于改进RRT算法的三维航迹规划算法。同时,考虑了出现突发威胁的情况,给出了局部路径重规划方法。将改进算法与原RRT等算法进行比较,仿真验证了该算法能够提高搜索速度,并能快速规避突发威胁。

关键词： RRT算法人工势场法遗传算法移动威胁速度障碍法

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不确定环境下无人机航迹规划研究

不确定环境下无人机航迹规划研究

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作者：寇家勋北京理工大学

学位级别：硕士

航迹规划是无人飞行器任务规划系统的核心研究内容之一,是无人飞行器实现自主飞行的技术保障。在实际的战场环境中,由于战场环境是动态变化的,很难获得全局环境的准确信息,存在着战场环境多变性、动态威胁时变性等诸多不确定性因素,因... 详细信息

航迹规划是无人飞行器任务规划系统的核心研究内容之一,是无人飞行器实现自主飞行的技术保障。在实际的战场环境中,由于战场环境是动态变化的,很难获得全局环境的准确信息,存在着战场环境多变性、动态威胁时变性等诸多不确定性因素,因此动态不确定环境下航迹规划问题已成为无人飞行器任务规划中亟待解决的重要难题。动态不确定环境下的无人机航迹规划就是无人机在执行任务过程中考虑定位误差的不确定性及动态威胁的不确定性,在满足到达时间、性能约束、威胁等飞行约束的前提下为无人机快速规划出可行的飞行航迹。围绕无人机在不确定性环境中的航迹规划问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对定位误差引起的静态威胁不确定特性和无人机系统自身定位的不确定性,建立线性概率约束模型,并通过机会约束机制把概率约束模型转换为确定性约束模型。将机会约束模型引入到快速扩展随机树算法(RRT)中,提出了机会约束RRT算法(CC-RRT)求解考虑静态威胁不确定性的航迹规划问题。通过两个仿真测试想定验证了机会约束模型及其CC-RRT算法的有效性与规划结果的可靠性。(2)针对传统目标跟踪模型不足的缺陷,引入了运动行为模式概念,对移动威胁的运动倾向进行描述。利用高斯随机过程(Gaussian Process)模型对移动威胁的运动模式进行建模,确定移动威胁位置与速度间的映射关系。针对移动威胁存在多种运动模式的情况,基于贝叶斯统计学理论建立了多模式混合运动模型。(3)在建立移动威胁运动行为模式模型的基础上,应用机器学习领域的高斯过程回归方法(Gaussian Process Regression)在函数空间上对移动威胁位置与速度间的相关关系进行推理,通过后验分布估计移动威胁当前观测位置对应的速度,进而对移动威胁的轨迹进行预测。针对高斯过程回归轨迹预测算法对训练样本需求量大、求解计算量高等不足之处,将快速扩展随机树的轨迹发生机制应用到轨迹预测过程中,设计了利用可达树的高斯过程(RR-GP)轨迹估计算法。仿真试验验证了RR-GP算法对移动威胁运动预测的准确性(4)结合CC-RRT航迹规划方法与RR-GP轨迹估计算法,设计了动态不确定环境下的无人机在线航迹规划算法。针对采用不同的安全性要求,通过仿真试验对算法有效性和鲁棒性进行了验证,仿真结果表明:本文所设计的动态不确定环境下航迹规划算法能满足在线规划的实效性要求,规划得到航迹使无人机在动态不确定性环境中能以不低于预设安全下限的概率规避所有的静态威胁和动态威胁。

关键词：无人机航迹规划不确定性环境移动威胁高斯过程轨迹预测

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