【技术实现步骤摘要】
一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法
本专利技术属于无人机多航迹规划
,具体涉及一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法。
技术介绍
无人机的航迹规划是指根据飞行任务的需要,设计出使无人机从起点到目标点的最优飞行轨迹,要求符合无人机机动性能约束并使综合代价最小。无人机的航迹规划是为圆满完成任务而作的飞行计划。合理的规划使无人机能有效地规避威胁,提高生存概率及作战效率。在实际的航迹规划过程中,由于实际环境的复杂性,无人机很难事先获得全部的威胁和环境信息,而且这些因素也可能会实时发生改变,这可能会导致预先规划的单条最优航迹在无人机执行任务时无法使用。另一方面,当多机协同执行任务时,往往需要规划多条不同的航迹,从不同的方向到达目标区域执行任务。要解决上述问题一种有效的途径就是使用多航迹规划方法,预先规划出多条航迹,然后在执行任务时根据不同的需要临时决定合适的航迹或多机协同航迹。本专利技术考虑无人机集群作战情境下的航迹规划。无人机集群作战是指一组具备部分自主能力的无人机系统通过有人或无人操作装置的辅助,在一名高级操作员的监控下,完成作战任务的过程。集 ...
【技术保护点】
一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法,其特征在于,具体的实现步骤如下:步骤1.用栅格法将二维空间规划为若干正方形网格,设二维空间横坐标范围为[xmin,xmax],纵坐标范围为[ymin,ymax],网格大小为G,则每列有h=(ymax‑ymin)/G个网格,每行有v=(xmax‑xmin)/G个网格,网格总数为n=h·v,取每个网格左下角的网格节点代表对应的网格,并按照从下往上、从左往右的顺序给网格编号,则编号为k的网格节点编号计算公式为
【技术特征摘要】
1.一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法,其特征在于,具体的实现步骤如下:步骤1.用栅格法将二维空间规划为若干正方形网格,设二维空间横坐标范围为[xmin,xmax],纵坐标范围为[ymin,ymax],网格大小为G,则每列有h=(ymax-ymin)/G个网格,每行有v=(xmax-xmin)/G个网格,网格总数为n=h·v,取每个网格左下角的网格节点代表对应的网格,并按照从下往上、从左往右的顺序给网格编号,则编号为k的网格节点编号计算公式为(xk,yk)为第k个网格节点的空间坐标;步骤2.建立无人机威胁约束模型,设区域中存在NR个雷达威胁点、NM个导弹威胁点、NA个高炮威胁点及NC个大气威胁点,记第l1,l1=1,2,...,NR个雷达威胁点坐标为雷达威胁点在节点k处产生的威胁代价为第l2,l2=1,2,...,NM个导弹威胁点坐标为导弹威胁点在节点k处产生的威胁代价为第l3,l3=1,2,...,NA个高炮威胁点坐标为高炮威胁点在节点k处产生的威胁代价为第l4,l4=1,2,...,NC个大气威胁点坐标为大气威胁点在节点k处产生的威胁代价为则所有威胁点在节点k处产生的总威胁代价为其中δR、δM、δA和δC分别为雷达威胁、导弹威胁、高炮威胁和大气威胁的权重;步骤3.初始化量子蚁群,将节点i与节点j间路径的量子信息素浓度初始化为得到量子信息素矩阵同时将H只量子蚂蚁置于起始节点,n为网格节点总数,t为迭代次数,初始时设t=0;步骤4.所有量子蚂蚁各自进行路径搜索;步骤5.取H只量子蚂蚁中到达目标节点且长度最短的路径作为最优路径,更新最优路径节点集合ROUTEt、最优路径长度Lt以及最优路径的综合代价其中表示第t次迭代得到的最优路径集合中所有节点威胁代价之和;步骤6.根据最优路径的综合代价φt更新量子旋转角更新方式如下:其中Q为角度调节因子;步骤7.对于每两个节点i,j,i=1,2,...,n,j=1,2,...,n间的量子信息素采用模拟的量子旋转门,按照以下方式更新:其中i=1,2,...,n,j=1,2,...,n;步骤8.如果达到最大迭代次数,迭代终止,输出的最优路径即为无人机可选航迹的一个潜在解,并将其存入航迹集合D,否则,设t=t+1并将H只量子蚂蚁置于起始节点,并返回步骤4继续进行;步骤9.如果得到K条航迹潜在解,则执行步骤10,否则,返回步骤3继续进行;步骤10.将得到的K条航迹按照它们长度的升序排列即可得到无人机的不同长度的航迹集合。2.根据权利要求1所述的一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法,其特征在于:步骤4中所述的量子蚂蚁的路径搜索中,对第h,h=1,2...
【专利技术属性】
技术研发人员:高洪元,侯阳阳,刘丹丹,刁鸣,程建华,李晋,张世铂,李佳,刘子奇,
申请(专利权)人:哈尔滨工程大学,
类型:发明
国别省市:黑龙江,23
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