基于混合鸽群算法的非线性航迹规划制造技术

本发明专利技术公开了一种基于混合鸽群算法的非线性航迹规划方法，属于单无人机技术领域。包括如下内容：确定飞行范围和障碍物；初始化各种参数；用随机区间法生成种群初始状态值；在地图和指南针算子，采用粒子群算法自我学习和社会学习相结合的思想，用带有惯性矩阵和随惯性矩阵呈余弦变化的自我及社会学习因子的公式，更新种群的位置和速度；达到循环上限后，进入地标算子，按适应度值对鸽群进行排序，并记录中心位置；利用呈余弦变化的衰减矩阵计算此次迭代的种群数量；更新位置和速度；输出最优航迹。该发明专利技术改善了算法的精度，得到最优解或非常接近最优解的次优解，同时提升了算法的稳定性和航迹规划的速率。

Nonlinear trajectory planning based on hybrid pigeon swarm algorithm

The invention discloses a nonlinear route planning method based on a hybrid pigeon swarm algorithm, which belongs to the technical field of single unmanned aerial vehicle. Include the following: determine the flight range and obstacles; initialization of various parameters; random interval method to generate the initial state values in the population; the map and compass operator, using particle swarm optimization algorithm of self learning and social learning the idea of combining with the inertia matrix and the inertia matrix is the cosine function of self and social learning factors the formula, update the position and speed of population; reach the upper cycle after entering the landmark operator, the fitness value according to the sort of pigeons, and record the central position; the population calculated by using iterative attenuation matrix cosine change; update the position and speed of output; optimal path. The invention improves the precision of the algorithm, obtains the optimal solution or is very close to the suboptimal solution of the optimal solution, and improves the stability of the algorithm and the speed of the route planning.

【技术实现步骤摘要】
基于混合鸽群算法的非线性航迹规划
本专利技术涉及一种基于混合鸽群算法的非线性航迹规划方法，属于无人机航迹规划

技术介绍
无人机（UnmannedAerialVehicle,UAV）是当前国内外人们研究的武器装备，具有自动起降、自动驾驶、自动导航等功能，适合代替人在危险、恶劣和极限的环境下完成特定的工作和任务，于是在军事、商业、航空航天等领域都有着广泛的应用。其中航迹规划是无人机任务规划系统中的核心之一。航迹规划的目的是在限定的条件下（避开威胁和禁飞区，燃油最省，路径最短等），选择一条从起点到达任务地点的最优或非常接近最优的次优路径。目前，已存在较多的航迹规划方法，大致可以分为两大类：1、确定性计算法方法。比如A*算法：启发式搜索A*算法优点是收敛性较强与运算快速等，缺点是它只能生成一条航迹，不适合需要多条参考航迹的任务要求；2、随机搜索优化算法，包括蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等。这类算法是模拟自然界的物质变化过程，及生物活动和进化过程。蚁群算法是通过蚂蚁的信息交流和相互协作来实现路径搜索，具有动态特性，比较适应威胁环境的多变性；遗传算法是基于自然选择和基因遗传原理的搜索本文档来自技高网...

【技术保护点】
在一种基于混合鸽群算法的非线性航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：确定二维飞行环境，将单个UAV（Unmanned Aerial Vehicle）飞行环境的二维规划空间表示为集合空间区域

【技术特征摘要】
1.在一种基于混合鸽群算法的非线性航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：确定二维飞行环境，将单个UAV（UnmannedAerialVehicle）飞行环境的二维规划空间表示为集合空间区域；步骤2：设置无人机航迹规划的初始条件，包括起始点、目标点、威胁分布，具体实施方法如下：首先，根据起始点和目标点的位置，将飞行范围内的横坐标进行等间距离散化，即确定飞行航迹点的横坐标矩阵；然后，将飞行任务中的威胁模型化：将威胁的地理位置、影响范围、威胁等级等威胁指数转化为离散化规划空间的矩阵信息；步骤3：初始化混合鸽群算法的各种参数，包括惯性矩阵、衰减矩阵、种群数量、地图和指南针算子最大迭代次数、地标算子的最大迭代次数等；步骤4：通过随机区间法生成种群的初始状态；步骤5：在地图和指南针算子中，利用如下公式更新种群的位置和速度：其中，是惯性矩阵；是自我学习因子；是社会学习因子；为0到1之间的随机数，为当前迭代次数；是地图和指南针算子的最大迭代次数，为第条航路；为个体最优航迹；为当前全局最优航迹；步骤6：根据目标函数的值计算每条航迹的适应度值，并记录最优航迹；步骤7：结束地图和指南针算子后，在地标算子中，根据适应度值对种群进行降序排序；步骤8：计算此次迭代种群的数量和中心位置，并更新位置和速度；步骤9：结束循环后，输出最优航迹。2.根据权利要求书1所述的基于混合鸽群算法，其特征在于：步骤3中惯性矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智，陶国娇，李健，华伟，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川,51