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无人机航迹规划算法研究

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无人机航迹规划算法研究

无人机的航迹规划算法是保证无人机在执行任务过程中实现安全、高效、智能飞行的关键技术之一、航迹规划算法的研究要求考虑到无人机的航迹规划问题具有多约束、多目标和多变量等特点，需要综合考虑航程、时间、能量等因素，并在动态环境下实时做出决策。本文将从算法的基本流程、关键技术等角度对无人机航迹规划算法研究进行综述。

无人机的航迹规划算法主要包括三个阶段：路径规划、运动规划和轨迹生成。路径规划是确定无人机从起飞点到目标点的一条路径，通常使用图方法，如A*算法、Dijkstra算法等。运动规划是在给定的路径上，确定无人机的速度、加速度和转弯半径等运动轨迹参数，以保证无人机在飞行过程中的稳定性和控制效果。轨迹生成是在确定好的路径和运动规划的基础上，通过相应的轨迹生成算法生成无人机的具体飞行轨迹。

在路径规划阶段，最常用的算法是A*算法。A*算法使用启发式函数估计目标点和当前节点之间的代价，并选择最小的代价扩展节点，直到找到最优路径。针对无人机航迹规划问题，一些改进的A*算法也被提出，如Dyna-A*算法、ARA*算法等，通过引入动态路径更新、自适应的启发式函数等方法来提高算法的效率和鲁棒性。

在运动规划阶段，主要涉及到无人机的动力学模型和控制策略。无人机的动力学模型通常采用刚体飞行器模型，包括位置、速度、加速度等参数。控制策略可以根据具体的任务要求选择不同的方法，如经典的PID控制、模型预测控制、反馈线性化控制等。为了实现自主飞行，一些智能控制方法也被应用于无人机的运动规划问题，如强化学习、遗传算法等。 轨迹生成阶段是将路径和运动规划的结果转化为具体的飞行轨迹。常用的轨迹生成算法包括样条曲线插值、多项式插值等。样条曲线插值通过控制点来拟合横向和纵向的飞行轨迹，保证无人机的平滑过渡和低曲率飞行。多项式插值则通过多项式函数拟合飞行轨迹，可以实现更精确的飞行控制。

除了基本的航迹规划算法，还有一些针对特定场景和应用的高级航迹规划算法。如在复杂环境中，需要考虑到动态障碍物的影响，可以采用避障算法，如RRT、Rapidly-exploring Random Tree等。在多无人机协同飞行的情况下，需要采用协同控制策略和协同规划算法，如虚拟结构方法、分布式优化方法等。

综上所述，无人机的航迹规划算法研究涉及到路径规划、运动规划和轨迹生成等多个阶段，需要考虑到多约束、多目标和动态环境等因素。未来的研究可以进一步探索结合机器学习和深度学习等方法，以提高无人机航迹规划算法的性能和智能化水平。同时，应用领域的需求也将推动航迹规划算法研究朝着更复杂、更实用的方向发展。

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基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划

基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划

第３１卷第３期　计算机仿真　２０１４年３月　

文章编号：１００６—９３４８（２０１４）０３—００６５—０５　

基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划　

张仁鹏　，杨金孝　，潘佳华　，黄晓东　

（１．西北工业大学，陕西西安７１０１２９；２．西安通信学院，陕西西安７１０１０６）　

摘要：在无人机航迹规划效率优化问题的研究中，针对采用粒子群算法的无人机航迹规划后期，算法收敛速度减慢、航迹规　划效率低的问题．提出了一种改进粒子群算法的无人机航迹规划方法。在航迹规划过程中，建立粒子浓度机制，对陷人局部　最优的粒子群进行粒子浓度分析，结合粒子的适应度构造粒子平衡算子，对解空间中适应度大、浓度低的粒子进行相应的变　

异，促使局部最优解快速跳出局部极值，加快收敛速度，提高规划效率。通过仿真结果验证了改进粒子群算法在无人机三　维航迹规划中的有效性。　关键词：无人机；航迹规划；粒子群算法；适应度函数　中图分类号：ＴＰ３０１．６　文献标识码：Ｂ　

Ｔｈｒｅｅ—Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　Ｒｏｕｔｅ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　０ｆ　ＵＡＶ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

Ｉｍｐｒｏｖｅｄ　Ｐａｒｔｉｃｌｅ　Ｓｗａｒｍ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＺＨＡＮＧ　Ｒｅｎ－ｐｅｎｇ，ＹＡＮＧ　Ｊｉｎ－ｘｉａｏ，ＰＡＮ　Ｊｉａ－ｈｕａ，ＨＵＡＮＧ　Ｘｉａｏ—ｄｏｎｇ　

（１．Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｅａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ　ａｎ　Ｓｈａｎｘｉ　７１０１２９，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｘｉ＇ａｎ　Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｘｉ＂ａｎ　Ｓｈａｎｘｉ　７１０１０６，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ＰＳＯ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ＵＡＶ　ｒｏｕｔｅ　ｐｌａｎｎｉｎｇ，ａｔ　ｔｈｅ　ｌａｓｔ　ｓｔａｇｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｌ—　

ｇｏｒｉｔｈｍ，ｃａｎ　ｒｅｄｕｃｅ　ｔｈｅ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｒｏｕｔｅ　ｐｌａｎｎｉｎｇ．Ｔｏ　ｏｖｅｒｃｏｍｅ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａ　ｍｅｔｈｏｒｄ　ｆｏｒ　ＵＡＶ　

一种无人机自主变步长航迹规划方法

一种无人机自主变步长航迹规划方法

第２８卷第６期　２００８年ｌ２月　弹箭与制导学报　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｐｒｏｊｅｃｔｉｌｅｓ，Ｒｏｃｋｅｔｓ，Ｍｉｓｓｉｌｅｓ　ａｎｄ　Ｇｕｉｄａｎｃｅ　ＶｏＩ．２８　ＮＯ．６　Ｄｅｃ　２００８　

一种无人机自主变步长航迹规划方法　

曾　佳，申功璋　

（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京　１０００８３）　摘要：现有无人机航迹规划搜索算法大多采用定步长搜索算法，鉴于威胁分布具有不均匀性和突发性・提出　了一种无人机自主变步长快速航迹搜索算法。该算法借鉴了稀疏Ａ＊搜索算法的部分思想，结合威胁分布信　息调整搜索步长，有效减少了搜索时间。仿真结果表明该算祛能够快速规划出满足任务需求及约束条件的无　

人机航迹。验证了算法的正确性和有效性。　关键词：无人机；航迹规划；稀疏Ａ＊搜索算法；变步长　中图分类号：Ｖ２７９　文献标志码：Ａ　

Ａｎ　Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　Ｖａｒｉａｂｌｅ　Ｓｔｅｐ—ｌｅｎｇｔｈ　Ｔｒａｊ　ｅｃｔｏｒｙ　

Ｐｌａｎｎｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ＵＡＶ　

ＺＥＮＧ　Ｊｉａ，ＳＨＥＮ　Ｇｏｎｇｚｈａｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢＵＡＡ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍｏｓｔ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｆｏｒ　ＵＡＶ　ａｄｏｐｔ　ｆｉｘｅｄ　ｓｔｅｐ—ｌｅｎｇｔｈ　ｄｕｒｉｎｇ　ｓｅａｒｃｈｉｎｇ．Ａ　ｆａｓｔ　ａｕｔｏｎｏ—　ｍｏｕｓ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｓｔｅｐ—ｌｅｎｇｔｈ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｓｅａｒｃｈ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　ＵＡＶ　ｗａｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｓｉｎｃｅ　ｔｈｅ　ｔｈｒｅａｔｓ　ａｒｅ　ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ　ａｎｄ　ｐａｒ—　ｏｘｙｓｍａ１．Ｔｈｅ　ｓｅａｒｃｈｉｎｇ　ｓｔｅｐ—ｌｅｎｇｔｈ　ｉｓ　ａｄｊ　ｕｓｔｅｄ　ｐｒｏｐｅｒｌｙ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｒｅａｔｓ　ｔＯ　ｒｅｄｕｃｅ　ｓｅａｒｃｈ—　ｉｎｇ　ｔｉｍｅ．Ｔｈｅ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ　ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｔｈａｔ　ｍｅｅｔｓ　ｍｉｓｓｉｏｎ　ｄｅｍａｎｄｓ　ａｎｄ　ｒｅｓｔｒｉｃ—　ｔｉｏｎｓ　ｑｕｉｃｋｌｙ　ｃａｎ　ｂｅ　ｏｂｔａｉｎｅｄ　ｑｕｉｃｋｌｙ，ｗｈｉｃｈ　ｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｃｔｎｅｓｓ　ａｎｄ　ｖａｌｉｄｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＵＡＶ；ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ　ｐｌａｎｎｉｎｇ；ｓｐａｒｓｅ　Ａ　ｓｅａｒｃｈ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｖａｒｉａｂｌｅ　ｓｔｅｐ—ｌｅｎｇｔｈ　

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

第２７卷第８期　计算机仿真　２０１０年８月　

文章编号：１００６—９３４８（２０１０）０８—００４１—０３　

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划　

方胜良，余莉，汪亚夫　

（解放军电子工程学院，安徽合肥２３００３７）　

摘要：无人机作为侦察和作战的重要手段，重要的是保证侦察目标的准确性，对任务／航迹规划系统是无人机实现自主飞行　和自主攻击的关键技术。在给出无人机航迹规划问题描述的基础上，提出一种基于粒子群优化算法的无人机航迹规划方　

法，利用粒子群优化算法，将约束条件和搜索算法相结合，从而有效减小搜索空间，得到一条全局最优路径并进行仿真。仿　真结果表明，规划方法能够快速有效地完成规划任务，获得满意的航迹，满足无人机作战要求，具有重要的现实意义。　

关键词：无人机；粒子群优化；航迹规划　中图分类号：Ｖ２７９　文献标识码：Ａ　

Ｒｏｕｔｅ　Ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｕｎｍａｎｎｅｄ　Ａｅｒｉａｌ　Ｖｅｈｉｃｌｅｓ　

Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｐａｒｔｉｃｌｅ　Ｓｗａｒｍ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　

ＦＡＮＧ　Ｓｈｅｎｇ—ｌｉａｎｇ，ＹＵ　Ｌｉ，ＷＡＮＧ　Ｙａ—ｆｕ　

（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　ＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ　Ａｎｈｕｉ　２３００３７，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅ　Ｕｎｍａｎｎｅｄ　Ａｅｒｉａｌ　Ｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶ）ｐａｔｈ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｎ　ＵＡＶ　ｍｉｓｓｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　

ａｎｄ　ｔｈｅ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｇｕａｒａｎｔｅｅ　ｔｈａｔ　ＵＡＶ　Ｃａｎ　ｆｌｉｇｈｔ　ｂｙ　ｉｔｓｅｌｆ．Ａ　ｒｏｕｔｅ　ｐｌａｎｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ｕｎｍａｎｎｅｄ　ａｅｒｉａｌ　ｖｅｈｉｃｌｅｓ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａＦｎｌ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＰＳＯ）ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｓ　ｉｎｔｏ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａ　ｄｅｓｉｒａｂｌｅ　ｖｅｈｉｃｌｅ　ｒｏｕｔｅ　

无人机多机协同航迹规划的研究及发展

无人机多机协同航迹规划的研究及发展

第 26 卷 第 3 期 2 0 0 9 年 9 月 战术导弹控制技术 Control Technology of Tactical Missile Vol〃 26 No〃 3 Sep 〃 2 0 0 9

无人机多机协同航迹规划的研究及发展

胡中华， 赵 敏， 撒鹏飞

（南京航空航天大学自动化学院， 南京 210016）

摘 要： 构建了无人机协同航迹规划的结构框架，并阐述了其发展，分析了无人机系统约束及威

胁场约束，探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况，并着重分析了协

同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。 最后，阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题 及发展趋势。

关键词： 无人机；协同航迹规划；蚁群算法；遗传算法；神经网络

中图分类号：O22 文献标识码：A 文章编号：（2009）03-050-6

Research and development trend of cooperative

path planning for multiple UAVs

HU Zhong-hua， ZHAO Min， SA Peng-fei

（College of Automation Engineering， Nanjing University of Aeronautics and Astronautics， Nanjing 210016） Abstract： Cooperative path planning is one of the critical technologies of multi unmanned air vehicles cooperative operation. The Cooperative Path planning developments of the UAVs and framework is developed， constraint of UAVs self and menace fields is analyzed. The algorithms of cooperative planning and geometric modeling home and abroad is also discussed. The genetic algorithm， neural networks and ant colony optimization algorithm are particu- larly studied. Finally， a brief conclusion of the key problems and the development trend of it are described. Key words： UAV；cooperative path planning；ACO；GA；neural networks