【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及飞行器避障，尤其涉及一种基于物理驱动神经网络的飞行器避障轨迹规划方法。
技术介绍
1、受到自然地理环境的限制或出于政治军事因素的考量，如图1所示，飞行器常常需要避开某些特定的障碍区域，为此，必须发挥飞行器的横向机动能力，规划一条避开障碍区的轨迹。飞行器轨迹规划问题本质上是有约束的最优控制问题，目前最成熟的方法是数值解法，即首先将轨迹规划问题转化为数学优化方法能够求解的标准形式一般的最优化问题，然后利用相对成熟的优化算法求其数值解。根据转化形式的不同，可将这些数值方法分为间接法和直接法两类。
2、间接法求解最优控制问题的思路是构造两点边值问题，利用庞特里亚金极大值原理推导出最优解的一阶必要条件，最终得到控制变量、状态变量和解析解的解析关系。对于非线性很强的问题，很难直接获得解析解，因此工程上常用数值方法求解边值问题。间接法的主要优点是精度高且解满足一阶最优性，但在实际应用中存在推导过程繁琐、未知变量初始值难以估计、收敛域小等缺点，影响其求解效率。近年来，协态归一、启发式初始值搜索等策略被用来改进间接法的性能，取得
【技术保护点】
1.一种基于物理驱动神经网络的飞行器避障轨迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的构建飞行器的动力学模型，利用所述动力学模型生成飞行器的标称轨迹，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于所述飞行器的动力学模型通过四阶龙格库塔积分法生成飞行器的标称轨迹，所述标称轨迹为避障控制角倾侧角恒为0时的飞行轨迹迹，包括：
4.根据权利要求2或者3所述的方法，其特征在于，所述的构建状态变量网络NNu，利用所述状态变量网络构造状态变量的拟设利用所述标称轨迹对所述状态变量网络进行预训练，得到...
【技术特征摘要】
1.一种基于物理驱动神经网络的飞行器避障轨迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的构建飞行器的动力学模型，利用所述动力学模型生成飞行器的标称轨迹，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于所述飞行器的动力学模型通过四阶龙格库塔积分法生成飞行器的标称轨迹，所述标称轨迹为避障控制角倾侧角恒为0时的飞行轨迹迹，包括：
4.根据权利要求2或者3所述的方法，其特征在于，所述的构建状态变量网络nnu，利用所述状态变量网络构造状态变量的拟设利用所述标称轨迹对所述状态变量网络进行预训练，得到预训练的状态变量...
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