【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器路径规划，具体而言，涉及一种卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法。
技术介绍
1、飞行器自主能力强、灵活性高、隐蔽性好，在目标侦察、目标打击等军用领域和救灾救援等民用领域使用广泛，具有重要的科研意义和巨大的应用价值。路径规划算法是飞行器系统中的关键技术，需要考虑已知威胁区域离线规划全局规划，还需要面临执行任务中的突发情形，基于突发威胁对路径进行在线的实时修正，使其能够避开突发的威胁顺利到达目标点。目前，以星链为代表的星座技术在军民领域得到了广泛应用。卫星在现代一体化协同中发挥着重要作用，可以实现对战场的高精度和提前感知，使用卫星来提升飞行器的协同能力是对协同作战的进一步提升。需要融合卫星感知作战环境信息(比如威胁区域)，提高飞行器路径自主规划能力，使其能够在危险复杂的环境中完成任务。传统的飞行器路径规划方法均存在一些不足：比如，基于遗传算法的飞行器规划算法只能基于全局信息规划离线路径，不能处理在线的规划问题；基于深度学习的路径规划方法对飞行全局信息和局部信息进行训练，基于预测结果规划最优路径，并且能够在线局部修正路径，但其基于大量飞行数据进行计算，不能满足在线的实时性需求。
技术实现思路
1、本专利技术在于提供一种卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其结合粒子群算法和frenet坐标系下的在线修正方法，有效解决了在离线规划的前提下基于实时信息进行飞行器在线局部路径修正，并且满足实时性和准确性。
2、本专利技术采取的技术方案如下：
3、本专利技术提供了一种卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，包括以下步骤：
4、s1、根据飞行器自身的约束条件，以及来自天基卫星的目标位置信息和环境态势信息，构建离线全局路径规划优化模型；
5、s2、基于粒子群算法，根据全局路径规划优化模型，飞行器的位置和速度更新模型求解全局优化目标函数，得到规划的全局路径；
6、s3、飞行器按照规划的全局路径飞行，且在此过程中，不断接收和更新来自天基卫星的实时环境态势信息；
7、s4、飞行器若根据实时环境态势信息，判断有突发威胁障碍，且按照原本路径飞行会撞上突发威胁障碍，则继续执行步骤s5，否则按照原路径继续飞行；
8、s5、基于实时环境态势信息和目标位置信息，将飞行器从笛卡尔坐标系转移到frenet坐标系下，将路径规划问题分解为横向路径规划和纵向路径规划，并计算得到横向备选路径集合和纵向备选路径集合；
9、s6、分别基于横向路径规划和纵向路径规划设计损失函数，并通过加权设计总损失函数；
10、s7、将每条横向备选路径均与所有的纵向备选路径进行组合，得到若干条不同的备选路径，对于每条备选路径，计算其总损失函数值；
11、s8、对于能够避开突发威胁障碍的总备选路径，选择其中总损失函数值最小的一条路径作为最优局部路径，并将该最优局部路径转回到笛卡尔坐标系下；
12、s9、飞行器按照最优局部路径避开突发威胁障碍后，跳转至步骤s3。
13、在本专利技术的一较佳实施方式中，离线全局路径规划优化模型为：
14、||(x-xthreatj,y-ythreatj)||≥rthreatj
15、hmin≤z≤hmax
16、
17、
18、其中，(xthreatj,ythreatj)表示威胁区域平面中心坐标，rthreatj表示威胁区域半径，hmin和hmax分别表示最低飞行高度和最高飞行高度，lmin是最短直飞距离，li是第i段航程，lmax是飞行器最大航程，ri表示飞行器第i次转弯时的转弯半径，rmin表示飞行器的最小转弯半径，(xi,yi,zi)和(xi-1,yi-1,zi-1)表示飞行器航迹上第i个和第i-1个路径节点，θmax表示飞行器允许的最大倾角。
19、在本专利技术的一较佳实施方式中，全局优化目标函数为：
20、f＝ω1ffuel+ω2fheight+ω3fthreat
21、其中，ffuel为飞行器航程能耗代价，与飞行器飞行距离成正比；fheight为飞行器高度威胁代价，与飞行器的飞行高度成正比；fthreat为综合威胁约束代价；ω1、ω2、ω3为加权系数。
22、在本专利技术的一较佳实施方式中，飞行器的位置和速度更新模型为：
23、vi(k+1)＝ωvi(k)+w1s1(pid(k)-xi(k))+w2s2(pkd(k)-xi(k))
24、xi(k+1)＝xi(k)(1+random(0,σ2))+vi(k+1)
25、其中，ω表示惯性权重系数，为变量，
26、
27、ωi(k+1)是惯性权重系数ω在第k次迭代后的取值，δfk表示第k次迭代后全局优化目标函数的变化量，是所设定的权重值取值；
28、w1和w2分别表示改进后的个体学习因子和群体学习因子，其取值与全局优化目标函数值有关：
29、
30、fi表示当前迭代下的粒子的适应度值，fid和fkd分别表示迭代后粒子个体搜索得到的最优解下的粒子适应度值和粒子群体搜索得到的最优解下的粒子适应度值；
31、vi(k+1)表示在k+1时刻第i个粒子的迭代得到的速度分量，pid(k)表示粒子迭代后粒子个体搜索得到的最优解，pkd(k)表示在第k次迭代后粒子群体搜索得到的最优解；s1、s2是在区间[0,1]的随机数，σ表示扰动值，xi(k)表示第k次迭代后第i个粒子搜索到的潜在解。
32、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s5中，计算横向和纵向备选路径的方法均包括：以横向和纵向的加速度变化率为优化指标，分别建立飞行器一维积分系统，用多项式表示路径进行求解，基于初始状态，通过采样，取目标状态集合来计算得到备选路径。
33、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s6中，设计的总损失函数为：
34、
35、其中，jt(d(t))和jt(s(t))分别表示横向和纵向加速度变化率的代价函数，表示纵向速度，v表示期望速度，在frenet坐标系下，横向的期望速度为0，即期望速度为纵向期望速度，ki、kj、kh表示加权系数，t表示飞行时间周期。
36、在本专利技术的一较佳实施方式中，步骤s8中，将最优局部路径转回到笛卡尔坐标系下的转换公式为：
37、
38、其中，v表示飞行器在笛卡尔坐标系下的沿x轴的飞行速度，a表示飞行器在笛卡尔坐标系下的飞行加速度，(x,y)表示飞行器在笛卡尔坐标系下的位置坐标，θ表示飞行器在笛卡尔坐标系下的方位角，κ表示飞行器在笛卡尔坐标系下的曲率，κr为在笛卡尔坐标系下的参考位置的曲率，表示在frenet坐标系下的横向飞行速度，d表示在frenet坐标系下的横向位移，速度δθ表示当前位置坐标与参考位置坐标之差，θr表示笛卡尔坐标系下的参考位置，(xk本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，离线全局路径规划优化模型为：
3.根据权利要求2所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，全局优化目标函数为：
4.根据权利要求3所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，飞行器的位置和速度更新模型为：
5.根据权利要求4所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，步骤S5中，计算横向和纵向备选路径的方法均包括：以横向和纵向的加速度变化率为优化指标，分别建立飞行器一维积分系统，用多项式表示路径进行求解，基于初始状态，通过采样，取目标状态集合来计算得到备选路径。
6.根据权利要求4所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，步骤S6中，设计的总损失函数为：
7.根据权利要求6所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，步骤S8中，将最优局部路径转
...【技术特征摘要】
1.一种卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，离线全局路径规划优化模型为：
3.根据权利要求2所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，全局优化目标函数为：
4.根据权利要求3所述卫星协同下的在线局部修正的单飞行器路径规划方法，其特征在于，飞行器的位置和速度更新模型为：
5.根据权利要求4所述卫星协同下的在线局部修正的单飞...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨双华，张凯，郝明瑞，孙文迪，沈志康，李彬，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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