【技术实现步骤摘要】
带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法
本专利技术涉及的是一种无人机控制领域的技术，具体是一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法。
技术介绍
路径规划是指基于特定的评价系统，寻找一条满足特定约束的从起始点到终止点的路径。路径规划可以广泛应用在机器人、无人机、水面舰艇等工具中。航迹规划是路径规划的一种，但由于航行器的自身特点和飞行环境的复杂性，其比路径规划要更为复杂。无人机航迹规划是指基于无人机的自身性能、任务时间、能源消耗、敌方信息、地形环境、气候条件等因素规划出一条或多条安全的飞行路线。现有的无人机航迹规划问题通常被建模成混合整数线性规划问题，当变量数目增加时，计算时间会呈指数形式增长，因此，如何有效地约减或控制问题的规模就显得十分重要。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，通过引入滚动时域优化框架来缩减问题的规模，同时通过合理地选择时域，在节约成本的基础上减小计算时间，在滚动时域优化的框架可以自适应地计...
【技术保护点】
1.一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一、根据无人机航迹规划问题的目标函数、系统方程、状态约束、控制约束、避障约束、始末段约束建立无人机航迹规划问题的线性最优控制模型，具体为：设定无人机的在第k步的状态变量为x
【技术特征摘要】
1.一种带有自适应策略的滚动时域优化无人机航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、根据无人机航迹规划问题的目标函数、系统方程、状态约束、控制约束、避障约束、始末段约束建立无人机航迹规划问题的线性最优控制模型，具体为：设定无人机的在第k步的状态变量为xk，在第k步的状态变量为uk，建立无人航迹规划问题的线性最优控制模型；
步骤二、将线性最优控制模型中的状态变量和控制变量转化为参考预测形式，并将其引入滚动时域优化框架下，形成无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型；
步骤三、输入问题的初始条件，并将其赋值到步骤二中的无人机航规划规划问题的滚动时域优化模型中对应的变量上开始规划航迹；
步骤四、根据自适应策略计算滚动时域；
步骤五、根据滚动时域求解时域内的无人机航迹规划问题，当末端步状态为目标终点，则终止循环结合之前的计算输出所有航迹点，否则将更新一步序列，即当前时域内的第一步作为无人机的实际航迹，同时将其作为下一时域的起始点；
所述的无人航迹规划问题的线性最优控制模型具体为：
其中：J为目标函数，x为状态变量，u为
s.t.xi+1＝Axi+Bui
xi∈X,i＝1,...,N*
ui∈U,i＝0,...,N*-1
x1＝xini,u0＝uini
控制输入，当前的时间步为k，当前时间步为i，末端时间步为N*，a,b,c为成本系数，xf为目标终点，A,B为常数矩阵用来描述系统方程，X是状态变量的可行域，U是控制输入的可行域，O为障碍物范围，xini,uini为当前时间步的初始条件；
所述的无人机航迹规划问题的滚动时域优化模型为：
其中：J为目标函数，x为状态变量，u
s.t.xk+i+1|k＝Axk+i|k+Buk+i|k
xk+i|k∈X,i＝1,...,N
uk+i|k∈U,i＝0,...,N-1
xk|k＝xk|ini,uk|k＝uk|ini
为控制输入，当前的时间步为k，滚动时域为i，时域内末端时间步为k+i，时域大小为N，xk+i|k，xk+i+1|k和xk+N|k为参考预测形势下，第k个时域内，未来第i，i+1和...
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