一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法技术

本发明专利技术公开了一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法，属于航路规划领域。充分考虑实际存在的威胁影响，通过计算将威胁等效为二维平面内的圆形障碍。之后建立了牵引场和规避场环境，特别设计了导引速度场，提高了算法的可控性，并保持了人工势场法的快速性优势。本发明专利技术能够直接计算得到规划速度，并且克服人工势场法无法到达或进入障碍的问题，在威胁和障碍同时存在的环境，能够实时规划出光滑的二维避障航路。本发明专利技术地形建模简单，计算量小，且易于实现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航路规划领域，具体地说是指一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法。
技术介绍
智能体作为近年来的研究热点，越来越引起世界上各个国家的广泛关注。智能体的最明显的标志就是具备自主性，而自主性研究领域的一个重要分支是航路规划。航路规划长期以来依赖的是地面人员手工制作完成的，这种方法不仅耗时耗力，往往也得不到最佳的航路。无论在地面、水下还是天空，由于智能体扮演角色的多样化，其执行任务的环境也越来越复杂，比如地面防空火力的加强以及雷达系统捕捉目标能力的增强，留给智能体的反应时间也随之变短。目前的航路规划方法有很多，不同的算法有其不同的特点。比如A*算法具有较强的收敛与快速性，但是其必须依赖与网格划分，网格划分的疏密影响算法的精度，并且航路不够平滑；而带有随机特性的遗传算法和蚁群算法具有很好的全局性，往往也能找到最优解，但是其收敛速度慢，不利于工程应用；人工势场法算法简单，计算速度快且易于实现，具有很好的实时性，但其不能处理威胁的影响，并且只具有排斥和吸引场，当势场平衡时会导致航路规划的失败。随着智能体执行的任务越来越复杂，危险区域越来越多，传统的人工制作航路越来越不能适应智能体自主规划的发展要求。当前航路规划的趋势是以快速性和最优性为目标，向工程实际应用发展，因此设计适合威胁环境下的实时规划方法，将会为智能体航路规划拓展出更实用、更有价值的广阔空间。为此，本专利技术以航路规划问题为背景，充分考虑实际存在的威胁影响，建立了牵引场和规避场环境，特别设计了导引速度场，提高了算法的可控性，并保持了人工势场法的快速性优势，为威胁环境下的实时航路规划提出一种全新的解决思路和方法，最终为智能体的自主性研究提供更有力的技术支撑。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术的目的是要提出一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法，通过本方法能够在存在威胁的环境中，快速的生成一条二维光滑避障航路。为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案为一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法；其首先针对威胁进行预处理将威胁信息转化为静态障碍，之后计算出牵引速度、规避速度与导引速度，利用叠加原理对速度求和，最后根据仿真步长确定飞行航路；具体步骤如下：步骤一：对威胁信息进行预处理，将威胁等效计算为特定高度的圆形静态障碍；设智能体在某一平面内进行二维移动，智能体在该平面内与威胁的中心距离为r；各视线俯角α方向上的最大作用半径R与α的关系为R＝f(α)，它在空间上即是威胁最大作用空间的包络曲面；设与导弹阵地的水平距离为r处的包络高度为Δh，智能体与威胁之间的几何关系为：Δh=Rsinα=f(α)sinαr=Rcosα=f(α)cosα]]>引入击落概率Pk为修正系数，对包络曲面在r处的高度进行修正，修正后的曲面作为等效地形曲面；Δhtd=KPkΔh=KPkf(α)sinα=KPk/closK0f(α)sin2αr=f(α)cosα]]>式中，Δhtd为威胁等效高度，K为修正系数，Pk为飞行器被击落的概率，Pk/clos为视线清晰条件下被击落概率；其中用到了公式：Pclos=K0ΔhASRs=K0sinα,00<α<900]]>Pclos为视线清晰概率，ΔhAS，Rs分别为飞行器位于导弹阵地上的高度和它们之间的斜距，K0为比例系数；在α＝900(即r＝0)时，击落概率Pk最大，为安全起见使该点修正前后高度相等，即有KPk/closK0f(900)sin2900＝f(900)sin900综合以上各式可得：K=1Pk/closK0]]>代入可得到威胁等效的地形曲面参数方程为：Δhtd=f(α)sin2αr=f(α)cosα]]>设导弹阵地的坐标为(x0,y0)，则有带入上式可得等效地形曲面方程Δhtd=T(x,y),0<r<Rmax0,r>Rmax]]>式中，Rmax为f(α)的最大值；假设导弹在各方向上的作用半径均为R0，此时作用空间的包络曲面为半球，即f(α)＝R0，代入上式并消去α可得等效地形曲面方程Δhtd=R02-(x-x0)2-(y-y0)2R0,0<r<R00,r>R0]]>将威胁进行预处理后，等效地形为一旋转抛物体，其形状近似于一座山；当威胁与智能体的运动平面距离为Δhtd时，则威胁等效后的半径为圆心为(x0,y0)，则在任意二维平面内，威胁被等效为静态圆形障碍；步骤二：计算目标对智能体的牵引速度；智能体的航路规划任务在矢量场中表现为到达目标点G(xt,yt)，目标是牵引场场源，牵引场作用在规划点上产生牵引速度VT；目标点提供的牵引场作用区域为全局，大小为定值，方向由规划点指向目标点：V→T=w·r→t]]>其中表示牵引速度，w表示牵引场权重，表示目标长单位方向矢量；在二维空间中，的表达式如下：rtx=xt-xc(xt-xc)2+(yt-yc)2rty=yt-yc(xt-xc)2+(yt-yc)2]]>其中(xc,yc)表示当前规划点坐标，(xt,yt)表示目标点坐标，rtx表示牵引场单位方向矢量沿x轴的分量，rty表示牵引场单位方向矢量沿y轴的分量；步骤三：计算障碍对智能体的规避速度；根据步骤一的威胁预处理，威胁与地形障碍均被转化成圆形障碍，在航路规划过程中应避免进入该圆形区域圆形障碍产生规避场与导引场，规避场作用在规划点上产生规避速度VP，导引场作用在规划点上产生导引速度VG，本步骤计算的是规避速度，设规避速度如下：V→Pi=0di>ri+ΔRwp(1+((di-ri)/L)2)·r→piri≤di≤ri+ΔRwp(di/ri)2·r→pidi<r]]>其中表示第i个障碍对规划点产生的规避速度，wp表示规避场的权重系数，L表示规避场的作用系数，di表示第i个障碍中心与规划点之间的距离，ri表示第i个障碍区域的半径，ΔR表示障碍区域规避场作用的范围，表示规避场单位方向矢量；在障碍区域场强作用本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法；其特征在于：其首先针对威胁进行预处理将威胁信息转化为静态障碍，之后计算出牵引速度、规避速度与导引速度，利用叠加原理对速度求和，最后根据仿真步长确定飞行航路；具体步骤如下：步骤一：对威胁信息进行预处理，将威胁等效计算为特定高度的圆形静态障碍；步骤二：计算目标对智能体的牵引速度；智能体的航路规划任务在矢量场中表现为到达目标点G(xt,yt)，目标是牵引场场源，牵引场作用在规划点上产生牵引速度VT；目标点提供的牵引场作用区域为全局，大小为定值，方向由规划点指向目标点：V→T=w·r→t]]>其中表示牵引速度，w表示牵引场权重，表示目标长单位方向矢量；在二维空间中，的表达式如下：rtx=xt-xc(xt-xc)2+(yt-yc)2rty=yt-yc(xt-xc)2+(yt-yc)2]]>其中(xc,yc)表示当前规划点坐标，(xt,yt)表示目标点坐标，rtx表示牵引场单位方向矢量沿x轴的分量，rty表示牵引场单位方向矢量沿y轴的分量；步骤三：计算障碍对智能体的规避速度；规避场作用在规划点上产生规避速度VP，导引场作用在规划点上产生导引速度VG，设规避速度如下：V→Pi=0di>ri+ΔRwp(1+((di-ri)/L)2)·r→piri≤di≤ri+ΔRwp(di/ri)2·r→pidi<r]]>其中表示第i个障碍对规划点产生的规避速度，wp表示规避场的权重系数，L表示规避场的作用系数，di表示第i个障碍中心与规划点之间的距离，ri表示第i个障碍区域的半径，ΔR表示障碍区域规避场作用的范围，表示规避场单位方向矢量；在障碍区域场强作用边缘令其场强大小为导引场场强的α倍，在障碍区域边缘令其场强大小为导引场的β倍，设权重与威胁场作用系数的表达式：wp=β·w,L=ΔRα/(β-1)]]>参数β代表在障碍边缘时，规划点所受规避场场强与导引场场强的比值，β＞1，当β越大时，在规划过程中，规划点运动的轨迹距离威胁边缘越远；参数α代表在障碍作用区域边缘时，规划点所受规避场场强与导引场场强的比值，α＞1，α值一般需要比较小，规划点在进入规避场作用前后，场强变化平缓，从而使航路比较平滑；步骤四：导引场与规避场同时产生，根据规避速度计算导引速度；假定目标点的位置为pt，规划点当前位置为pc，则牵引速度规避速度和导引速度导引速度为：V→g=ϵ|V→p|·r→g]]>其中ε表示导引场与规避场大小的比值，这里取ε＝1，表示导引场大小与规避场相等，表示导引场单位方向矢量；导引速度方向垂直规避速度，导引速度的方向是由目标点出发，垂直于规避速度并指向目标点的一侧；导引场的判断方法如下：r→g=V→g=R(π2)·r→pθ(V→g′,V→t)≤π2V→g′=R(-π2)·r→pθ(V→g,V→t)>π2]]>其中R(φ)=cosφ-sinφsinφcosφ]]>代表旋转矩阵，将单位矢量左乘该旋转矩阵，即可得到顺时针旋转角度φ后的单位矢量；表示向量与之间的夹角；规避速度经过旋转±π/2后得到垂直于规避速度的导引速度矢量和选择指向目标点一侧的导引场，用γ表示与的夹角，γ′表示与的夹角，可知γ+γ′＝π；因此，对的方向选取也可以通过以下公式进行判断：r→g=V→gsgn(V→g·V→t)=1V→g′sgn(V→g′·V→t)=1]]>其中表示量向量的点乘，当两向量的夹角为钝角时，两向量点乘结果小于0；sgn(m)表示取数值m的符号，计算公式为：sgn(m)=-1m<00m=01m>0]]>步骤五：对牵引速度、规避速度和导引速度进行矢量求和，并计算下一时刻航路点；首先对牵引速度、规避速度和导引速...

【技术特征摘要】
1.一种威胁环境下基于导引速度场的航路规划方法；其特征在于：
其首先针对威胁进行预处理将威胁信息转化为静态障碍，之后计算出
牵引速度、规避速度与导引速度，利用叠加原理对速度求和，最后根
据仿真步长确定飞行航路；具体步骤如下：
步骤一：对威胁信息进行预处理，将威胁等效计算为特定高度的
圆形静态障碍；
步骤二：计算目标对智能体的牵引速度；
智能体的航路规划任务在矢量场中表现为到达目标点G(xt,yt)，
目标是牵引场场源，牵引场作用在规划点上产生牵引速度VT；目标点
提供的牵引场作用区域为全局，大小为定值，方向由规划点指向目标
点：
V→T=w·r→t]]>其中表示牵引速度，w表示牵引场权重，表示目标长单位方向矢
量；在二维空间中，的表达式如下：
rtx=xt-xc(xt-xc)2+(yt-yc)2rty=yt-yc(xt-xc)2+(yt-yc)2]]>其中(xc,yc)表示当前规划点坐标，(xt,yt)表示目标点坐标，rtx表示牵引
场单位方向矢量沿x轴的分量，rty表示牵引场单位方向矢量沿y轴的
分量；
步骤三：计算障碍对智能体的规避速度；
规避场作用在规划点上产生规避速度VP，导引场作用在规划点上
产生导引速度VG，设规避速度如下：
V→Pi=0di>ri+ΔRwp(1+((di-ri)/L)2)·r→piri≤di≤ri+ΔRwp(di/ri)2·r→pidi<r]]>其中表示第i个障碍对规划点产生的规避速度，wp表示规避场的权
重系数，L表示规避场的作用系数，di表示第i个障碍中心与规划点之
间的距离，ri表示第i个障碍区域的半径，ΔR表示障碍区域规避场作
用的范围，表示规避场单位方向矢量；
在障碍区域场强作用边缘令其场强大小为导引场场强的α倍，在
障碍区域边缘令其场强大小为导引场的β倍，设权重与威胁场作用系
数的表达式：
wp=β·w,L=ΔRα/(β-1)]]>参数β代表在障碍边缘时，规划点所受规避场场强与导引场场强
的比值，β＞1，当β越大时，在规划过程中，规划点运动的轨迹距离
威胁边缘越远；
参数α代表在障碍作用区域边缘时，规划点所受规避场场强与导
引场场强的比值，α＞1，α值一般需要比较小，规划点在进入规避场
作用前后，场强变化平缓，从而使航路比较平滑；
步骤四：导引场与规避场同时产生，根据规避速度计算导引速度；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁宵，孟光磊，田丰，陈国栋，
申请(专利权)人：沈阳航空航天大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21