一种无人飞行器三维航迹规划方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种无人机三维航迹规划方法，包括构建三维地形环境模型、航迹评价模型和航迹寻优约束模型；构建细胞膜结构；航迹搜索空间离散缩减和参数初始化设置；最优航迹点搜索；航迹平滑处理；本发明专利技术方法结合了FA的全局搜索能力和ABC的局部搜索能力，增强了整体搜索性能，使用本发明专利技术方法构造的三维航迹其搜索概率和实时性显著提高；同时本发明专利技术还提供一种无人机三维航迹规划装置，包括细胞膜单元、电源单元、时钟单元、EEPROM及SRAM。

A 3D path planning method and device for UAV

【技术实现步骤摘要】
一种无人飞行器三维航迹规划方法及装置
本专利技术属于飞行器航迹规划
，具体涉及无人机三维航迹规划方法及航迹规划装置。
技术介绍
无人机(UAV，UnmannedAerialVehicle)技术快速发展及其应用优势，使UAV系统在军/民领域得到广泛应用。在UAV系统众多关键技术当中，航迹规划的作用是在起始点和目标点之间搜寻一条既满足无人机自身物理性质，同时又避免外界环境威胁的可行航迹。尤其在军用领域中，高效的优化航迹可以影响UAV的生存和任务执行的效能。王琼在文献《“无人机航迹规划常用算法综述”、吉林大学学报、2019、Vol-37(1)、58-67》中指出：UAV的航迹规划可以分为传统方法和智能搜索算法，传统方法包括Dijkstra算法、人工势场法、模拟退火算法等；另外，科学家因模拟自然界一些生物的觅食等群体行为，相应提出了基于群体行为的搜索算法，统称为智能优化算法。智能优化算法在解决非确定性多项式问题时表现出效率高的优势，因此将航迹规划转化为智能优化算法能解决的最优值搜索问题，得到了较好规划效果。智能优化算法主要有遗传算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人机三维航迹规划方法，包括：/n步骤A：构建三维地形环境模型、航迹评价模型和航迹寻优约束模型；/n步骤B：构建细胞膜结构；/n步骤C：航迹搜索空间离散缩减和参数初始化设置；/n步骤D：最优航迹点搜索；/n步骤E：航迹平滑处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种无人机三维航迹规划方法，包括：
步骤A：构建三维地形环境模型、航迹评价模型和航迹寻优约束模型；
步骤B：构建细胞膜结构；
步骤C：航迹搜索空间离散缩减和参数初始化设置；
步骤D：最优航迹点搜索；
步骤E：航迹平滑处理。


2.如权利要求1所述的一种无人机三维航迹规划方法，其特征在于：
步骤A中通过函数模拟建立UAV三维地形环境模型；根据UAV飞行过程中地形因素和威胁因素建立航迹评价模型；根据UAV自身物理性质建立航迹寻优约束模型；
步骤B采用DSP芯片和FPGA芯片构建由表层膜、中间膜和基本膜组成的三层细胞膜结构；
步骤C中对三维航迹搜索空间进行坐标转换和离散化缩减处理；对三维地形环境模型参数进行初始化设置；对航迹评价模型参数进行初始化设置；对航迹寻优约束模型参数进行初始化设置；对基本膜内寻优算法参数进行初始化设置；
步骤D采用基于细胞膜结构的混合智能算法对最优航迹点进行搜索；
步骤E采用内切圆对搜索出的最优航迹点进行平滑处理。


3.如权利要求2所述的一种无人机三维航迹规划方法，其特征在于：
步骤A包括：
步骤A1：建立三维地形环境模型；
步骤A2：建立航迹优化模型；
步骤A3：根据UAV自身物理性质建立航迹寻优约束模型；
步骤B包括：
步骤B1：采用DSP芯片构建I型、II型两种基本膜；
步骤B2：采用FPGA芯片构建I型、II型两种中间膜；
步骤B3：采用FPGA芯片构建表层膜；
步骤C包括：
步骤C1：航迹搜索空间坐标转换和离散缩减处理；
步骤C2：对三维地形环境模型、航迹评价模型、航迹寻优约束模型参数进行初始化设置；
步骤C3：对基本膜内算法参数进行初始化设置；
步骤D包括：
步骤D1：生成位置坐标初始值；
步骤D2：利用萤火虫算法与I型基本膜进行最优航迹搜索，同时利用蜂群算法与II型基本膜进行最优航迹搜索；
步骤D3：基本膜进行膜内信息交流，每个基本膜将本次迭代得到的2组最优航迹坐标点传送给其他同类型基本膜；同时每个基本膜将搜索到的最优航迹坐标点传送到中间膜中；
步骤D4：两中间膜对基本膜传送的航迹点解进行适应度值计算，并将自身得到的最优航迹点解和最差航迹点解传送给对方；中间膜在接收到航迹点解后，将其发送给每个基本膜；同时中间膜将最优航迹点传送给表层膜；
步骤D5：判断算法是否达到膜系统的最大跌代次数，如达到最大迭代次数则表层膜选取出最优航迹点解，并作为搜索的最优航迹点解；如未达到最大迭代次数，则转至步骤D2；
步骤E包括：
步骤E1：求出航迹点所形成航迹路径的相邻路段夹角值；
步骤E2：作出相邻路段夹角的角度平分线FE；
步骤E3：在角度平分线上找出一点，使得该点到两相邻路径段的垂直距离为UAV的最小转弯半径；
步骤E4：以步骤E3找出点为圆心，以UAV的最小转弯半径作圆，则在圆上连接两相邻路径段的最短圆弧为平滑后的UAV路径。


4.如权利要求3所述的一种无人机三维航迹规划方法，其特征在于：
步骤A1中地形环境模型定义为:



式中：x、y为三维地形中水平面点坐标；z为地形高度；N为地形中山峰个数；h为山体轮廓；xni、yni为第i个山峰坐标；xgi、ygi为第i个山峰的山体轮廓参数；a、b、c、d、e、f、g为常系数；
步骤A2在步骤A1所建新坐标系下，雷达的威胁代价JR为:



式中：LRT为航迹中穿越雷达威胁区域的总长度；n为探测雷达的个数；dRi为第i个雷达探测区域的直径；
燃油代价JC为:



式中：Lst为起始点到目标点的直线距离；Ltotal为UAV优化航迹的总长度；
总的性能代价函数JT为:
JT＝k1JR+k2JC(4)
式中：k为雷达威胁代价与航迹燃油代价的权衡系数，且k1、k2满足k1+k2＝1；
步骤A3中最大航程约束：最大飞行距离为Lmax，飞行距离L必须满足:L≤Lmax；
最大飞行角度约束：无人机飞行时最大偏航角amax和最大俯仰角βmax，相邻两航迹的坐标分别为(xi,yi,zi)和(xi+1,yi+1,zi+1)，必须满足：且
飞行高度约束：UAV飞行高度hxy必须满足以下约束条件：φzxyhxyHmax；
式中：φ为高度增加系数，φ>1；zxy为坐标(x,y)处的地形高度；hxy为UAV的飞行高度；Hmax为最大飞行高度；
步骤B1中I型基本膜(11)、I型基本膜(12)和I型基本膜(13)均由DSP芯片组成，每个DSP芯片对应一个I型基本膜，并且三个DSP芯片通过I型总线(31)进行两两间的数据传送；
II型基本膜(14)、II型基本膜(15)和II型基本膜(16)均由DSP芯片组成，每个DSP芯片对应一个II型基本膜，且三个DSP芯片通过II型总线(32)进行两两间的数据传送；
步骤B2中I型中间膜(21)由FPGA芯片构成，并通过I型总线(31)与I型基本膜进行连接并进行数据交换；
II型中间膜(22)由FPGA芯片构成，并通过II型总线(32)与II型基本膜进行连接并进行数据交换；I型中间膜和II型中间膜通过中间膜总线(41)进行连接并进行数据交换；
步骤B3中表层膜(23)由FPGA芯片构成，表层膜(23)通过I型中间膜总线(42)与I型中间膜连接并进行数据交换，通过II型中间膜总线(43)与II型中间膜连接并进行数据交换，表层膜通过输入传输线(1)输入，通过输出传输线(2)输出；
步骤C1中以起始点和目标点的连接直线作为新参考坐标系下的横坐标，并对该直线均分选取D个点作为搜索航迹点...

【专利技术属性】
技术研发人员：来磊，吴德伟，杨宾峰，李海林，邹鯤，代传金，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61