基于时间协同的多UAV航迹规划方法研究

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随着信息技术的发展,无人飞行器因为其独特的优势,在战争中受到越来越多的关注。在现代战争中,防空体系逐渐完善,为了最大限度的摧毁敌方单位,依靠一架飞行器来执行任务显然不能满足要求。单飞行器的劣势表现在:一,如果被敌方防空体系摧毁将造成任务的失败,随着防空体系的完善这种被摧毁的概率将会增加;二,它的摧毁能力有限,不能彻底的摧毁敌方目标。所以研究多无人飞行器协同作战将是未来战争发展的趋势。航迹规划作为无人飞行器作战的核心技术之一,也越来越受到国内外专家学者的研究。目前,大多数航迹规划的研究都集中在单飞行器航迹规划,对于多飞行器协同航迹规划的研究比较少。现有的多航迹规划算法主要有进化算法,稀疏A*算法和Voronoi图法等。用这些算法解决多飞行器航迹规划时,在搜索空间和时间上都存在着一定的问题。因此,本文在原有稀疏A*算法的基础上进行了改进,提出了改进稀疏A*算法,将其应用于单飞行器航迹规划。在单飞行器航迹规划的基础上,设计了一种时变协同航程,将时变协同航程与改进稀疏A*算法相结合提出了一种新的协同稀疏A*算法。具体的研究成果如下:(1)改进稀疏A*算法。改进稀疏A*算法是在原有算法的基础上,引入了收缩因子并利用收缩因子对算法的搜索空间进行了删减操作,从而使得算法的收敛速度得到极大的改善。为了使得改进稀疏A*算法规划出的航迹更符合实际情况,采用了姿态矩阵法计算算法的扩展点坐标。(2)时变协同航程。在算法的运行过程中,由于每条航迹的当前节点和航迹段数是已知的。时变协同航程为所有航迹中从起始点到当前节点的已经扩展航程和当前节点与目标点的直线距离之和的最大值。时变协同航程的值随着当前节点的改变而进行更新。本文设计的时变协同航程的计算和更新是在算法中进行的,因此时变协同航程与算法的关联更为紧密,使得算法的协同性能变得更好,当遇到复杂环境时可以根据算法进行自动调整,同时避免了原有协同航程在算法运行之前需要的复杂运算。(3)协同稀疏A*算法。该算法将改进稀疏A*算法与时变协同航程相结合。新算法很好的继承了改进稀疏A*算法与时变协同航程的优点,它能够在很短的时间内找到时间协同的多飞行器航迹,同时这些航迹的协同率较高。(4)针对上述内容进行了大量的仿真实验,仿真结果表明提出的算法是正确的并且是可实现的。
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