多无人机协同路径规划研究综述_袁利平

无人机路径规划算法与仿真

收稿日期:2005-08-23 修回日期:2006-01-20*基金项目:国防基础973基金资助项目　作者简介:马云红(1972-　),女,山西临猗人,博士生,主要从事飞行器优化算法,任务规划和智能控制的研究。文章编号:1002-0640(2007)06-0033-04 无人机路径规划算法与仿真* 马云红,周德云 (西北工业大学电子信息学院,陕西　西安　710072) 摘　要:根据敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,构造基于战场威胁中心的V or ono i 图,得到可以规避各种威胁的航迹线段,结合战场威胁信息,计算航迹段的代价,形成有向图,计算出无人机初始最优航路,利用无人机初始状态和性能约束进行航路的进一步修正,满足了无人机的飞行特点。并运用M AT L AB 编制图形化界面,实现仿真结果的图形显示。关键词:无人机,路径规划,Vo ro noi 图,修正中图分类号:V 249.1 文献标识码:A Study of Path Planning Algorithm and Simulation for UAV M A Yun -hong ,ZHOU De -y un (College of Electr onic I n f ormation ,N orthw est P oly technic U niver sity ,X i ’an 710072,China ) Abstract :A Vo ronoi diag ram is constr ucted based solely on the locations of the threats and no -fly zones.The Vo ronoi g raph yields the optimal paths to travel betw een a set o f threat central points to avo id the threats and no-fly zones.T he vector graphics is consisted of line w hose cost is calculated according to the special inform ation of thr eats including rang e ,location ,killing probability and so o n .Dijkstra ’s algo rithm is used to get the initial optimal paths ,and mor e ,the paths are transform ed into fly able paths according to UA V ’s initial state and capability lim it.T he simulatio n is com pleted under M AT LAB platform and the sim ulation result is presented. Key words :UA V ,path -planning ,Vor ono i diagr ams ,mo dification , 引　言随着现代科学技术的突飞猛进和人们对未来战争认识观念的变化,世界各国愈来愈重视无人机的发展与研究,成为最近几年空中作战飞机的发展热点。相对于有人驾驶飞机而言,无人机具有许多优点,包括突出的机动性和灵活性,较低的生产成本,较大的负载能力,不考虑人员伤亡风险以及可进行高层协同等。从最近几年的发展情况来看,无人机的用途已从空中靶机、战场侦察逐步发展为干扰通信,压制敌方防空火力,进行导弹防御,攻击固定或移动目标,实施电子干扰、充当目标诱饵和进行对地攻击等,在近二十年的几场局部战争中,无人机的成功使用和突出的作战效果进一步证实了无人机在现代战争中的作用与地位,从而大大促进了无人机技术的进一步发展。随着无人机在军事应用中的作用逐步增大,无人机的相关技术也吸引了不少学者进行深入的研究,取得了一定的研究成果。作为提高无人机作战效率和作战自主性的关键技术,无人机路径规划问题成为许多学者的研究方向[3,4]。本文立足于解决给定战场威胁分布情况下的无人机飞行路径规划,通过构造威胁场分布的Vo ronoi 图得到待选路径段,然后采用Dijstra 算法进行最优路径的求解,并在MAT LAB 环境下进行了相应的仿真,给出了仿真结果。 1　战场环境的V oronoi 图构建 1.1　Voronoi 图的定义 Vo ronoi 图的含义为[1]:平面上一个点集P 的 Vol.32,No.6 J une,2007 　　火力与指挥控制 Fire Control and C om man d Con trol 　　第32卷　第6期2007年6月

AOPA最新理论题库第7章任务规划

G001、无人机是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定飞行路线并进行任务分配。 A.航迹规划 B.任务规划 C.飞行规划正确答案: B（解析：P174） G002、任务规划的主要目标是依据地形信息和执行任务环境条件信息，综合考虑无人机的性能，到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件。为无人机规划出一条或多条自的，保证无人机高效，圆满的完成飞行任务，并安全返回基地。 A.起飞到终点，最短路径 B.起飞点到着陆点，最佳路径 C.出发点到目标点，最优或次优航迹正确答案: C（解析：P174） G003、无人机任务规划是实现的有效途径，他在很大程度上决定了无人机执行任务的效率 A.自主导航与飞行控制 B.飞行任务与载荷导航 C.航迹规划与自主导航正确答案: A（解析：P174） G004、无人机任务规划需要实现的功能包括 A.自主导航功能，应急处理功能，航迹规划功能 B.任务分配功能，航迹规划功能，仿真演示功能 C.自主导航功能，自主起降功能，航迹规划功能正确答案: B（解析：P174） G005、无人机任务规划需要考虑的因素有、，无人机物理限制，实时性要求 A.飞行环境限制，飞行任务要求 B.飞行赶任务范围，飞行安全限制 C.飞行安全限制，飞行任务要求正确答案: A（解析：P175） G006、无人机物理限制对飞行航迹有以下限制：，最小航迹段较长度，最低安全飞行高度 A.最大转弯半径，最小俯仰角 B.最小转弯半径，最小俯仰角 C.最小转弯半径，最大俯仰角正确答案: C（解析：P175） G007、动力系统工作恒定的情况下，限制了航迹在垂直平面内上升和下滑的最大角度 A.最小转弯半径 B.最大俯仰角

一种基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/144499599.html, 一种基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法作者：黄伟民王亚刚来源：《软件导刊》2017年第07期摘要：随着无人机在军事领域的广泛应用，越来越多的无人机将应用在未来战场，因此无人机协同规划变得越来越重要。建立了多无人机协同任务分配模型，并研究了模型求解的有效算法。在蚁群算法的基础上提出针对密度较大目标区域的多无人机协同任务规划的优化方法，优化蚁群算法的搜索条件，降低了蚁群算法的时间和空间复杂度。关键词：无人机；协同规划；蚁群算法；目标群密度 DOIDOI：10.11907/rjdk.171261 中图分类号：TP319 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2017）007-0131-03 0 引言多基地多无人机协同侦查模型可以描述为：利用多种不同性能的无人机对多个空间分散的目标进行侦查，这些无人飞机分散在多个地理位置不同的基地上，需要快速制定无人侦查飞机的侦查任务计划以满足侦查要求和实际约束条件。在无人机迅速发展的同时，雷达技术也快速发展，因此一旦有侦察无人机进入防御方某一目标群配属雷达探测范围，防御方目标群的配属雷达均开机对空警戒和搜索目标，并会采取相应对策，包括发射导弹对无人机进行摧毁等，因此侦察无人机滞留防御方雷达探测范围内时间越长，被其摧毁的可能性就越大[1-2]。本文以侦察、监视任务为中心，以协同探测多基地目标为背景，在蚁群算法规划路线的基础上进一步优化线路，以此尽可能缩短无人机任务飞行时间和被雷达探测到的时间。 2 无人机侦察目标群聚类为了最大程度上利用各无人机基地资源，首先要对目标群进行聚类。常用的聚类方法有 K-means聚类算法、层次聚类算法、SOM聚类算法和FCM聚类算法[3]。本文采用层次分析法对目标群进行聚类，通过聚类，可以规划出各无人机基地派出的无人机的探测目标群，在无人机数量和飞行参数限制条件下，这样做能最大限度地提高效率。层次分析法的算法流程如图1所示。 3 基于改进蚁群算法的目标群路线规划

无人机任务规划的基本概念

主要内容 ?无人机任务规划的基本概念三 ?无人机任务规划方法三 ?无人机任务规划的数字地图技术三 ?无人机地面控制站的基本概念三 ?无人机地面控制站的分类二配置和转移运输三 5.1　无人机任务规划的基本概念由于无人机是无人驾驶的飞行器,所以在飞行前需要事先规划和设定好它的飞行任务和航线三在飞行过程中,地面操纵人员还要随时了解无人机的飞行状态,根据需要操控无人机调整姿态和航线,及时处理飞行中遇到的特殊情况,以保证飞行安全和飞行任务的完成三这就需要配备能够提供任务规划与指挥控制方面相应功能支持的设备或系统,这就是无人机的任务规划与指挥控制系统三 5.1.1一任务规划的定义和特点一 1.任务规划的定义一一规划是一个综合性的计划,它包括目标二政策二程序二规则二任务分配二要采取的步骤二要使用的资源以及为完成既定行动方针所需的其他因素三任务规划(M i s s i o nP l a n n i n g,M P)是对工作实施过程二方法的组织和计划三在军事领域,任务规划已逐渐变为一个专有名词,尤其是现代无人化装备的出现,使得任务规划越来越重要三装备作战规划的结果是装备作战行动的实施依据三对有人化装备而言,规划结果主要作为任务承担人员决策的参考;但对无人化装备而言,规划即控制,是装备运行过程中

137 一唯一的执行依据,因此,任务规划的输出信息必须满足准确性二完整性和一致性的要求三 2.任务规划的特点任务规划具有以下几个特点: (1)制作任务规划时需要具有整体性二全局性的思考和考量三 (2)制作任务规划须以准确的数据为基础,运用科学方法进行从整体到细节的设计三 (3)任务规划须在实际行动实施之前进行,其结果要作为实际行动的具体指导三5.1.2一任务规划系统的定义和功能一 1.任务规划系统的定义一一任务规划系统( M i s s i o nP l a n n i n g S y s t e m ,M P S )是指利用先进的计算机技术采集二存储各种情报信息,进行大规模分析计算,从而辅助制定任务计划的信息系统三任务规划系统的出现和广泛使用是现代意义的任务规划区别于过去所说的作战计划二作战筹划的根本标志三 2.任务规划系统的功能作为整个信息化作战系统的一个重要节点,任务规划系统不是一个孤立的封闭系统,它一端与作战指挥系统的任务对接,另一端与作战装备直接交联,如图 5-1所示,主要包括信息采集与处理模块二规划作业模块二任务预演评估模块和任务输出模块三图5-1一任务规划系统基本组成结构 (1)信息采集与处理模块三任务规划系统需要采集的信息主要包括上级下达的任务信息二指挥控制信息二情报信息(如目标信息二敌作战意图等)和战场环境信息(敌情二我情二地形二气象二电磁)等三对采集的信息要进行加工处理,包括地形和气象信息显示,禁飞区二威胁区及战场态势标绘等三 (2)规划作业模块三该模块用于制定装备作战过程的时间二空间和行为准则,通常包括航线规划和机载设备使用规划,以及与其他作战实体的协同和交互规划等三根据任务规划系统所具有的自主化能力大小,通常还包括冲突检测二安全评估二自动的威胁规避和航线生成等分析计算模块,用于辅助人工决策操作三 (3)任务预演评估模块三规划效果预演主要包括飞行仿真二载荷作战效果仿真等,评估包括装备本身的效能评估和任务规划的作战行动效能评估两个方面三预演评估的主要作用是对装备作战的效果进行预估和判断,并反馈以指导决策,形成优化规划方案,同时便于指挥员和操作员熟悉作战过程,了解和把握作战关键环节三 (4)任务输出模块三任务输出是将规划结果以数据的形式输出给作战装备和其他作战节点三输出的任务规划信息应该是完备二一致和可理解的,能够被其他信息系统正确读取和

使用Dubins路径和回旋曲线进行多个无人机的路径规划

使用Dubins路径和回旋曲线进行多个无人机的路径规划摘要：本文讲述了对一群无人机进行路径规划的方法。进行这样研究要解决如何使一批无人机同时到达目标的问题。制定可以路径（适航、安全的路径）称为路径规划，它分为三个阶段。第一阶段使规划适航路径，第二阶段通过添加额外的约束规划安全的路径，使无人机不与其他无人机或者已知的障碍碰撞，第三阶段对路径进行规划是无人机同时到达目标。在第一阶段，每个无人机都使用Dubins路径和回旋曲线进行路径规划，这些路径是通过微分几何原理完成的。第二阶段为这些路径添加安全约束：（一）无人机间保持最小间距，（二）规划相同长度的非交叉路径，（三）飞过中间的航线点/形状，使这些路径更安全。第三阶段，所有路径长度相等使无人机可以同时到达目标。一些模拟仿真结果证实了这一技术。 1、介绍在许多应用程序中自动控制取代了人类操作，像军事系统中存在危害人类因素的地方、处理有害物质、灾难管理、监视侦察等单调的操作。需要开发自动控制系统来更换这些系统中的人类操作员，这样的自动控制系统在水陆空各种环境中都有。在无人机的研究中，水陆空等因素是作为一个集体进行研究的。无人机在军事和民用领域都有广阔的应用前景，因此有许多关于无人机的学术或商业性质的研究。廉价电子产品的飞速发展使得无人机更加实用。大自然中成群的鸟和鱼给了人们灵感，联合控制是自动控制中的一个活跃的研究方向。雇佣一批无人机可以产生成本效益和容错系统。从一个地方飞到另一个地方并作为一个移动传感平台进行监视或跟踪是无人机的一个功能，实现这个功能需要为无人机提供一个合适的安全路径。路径规划是任务规划的一个分支，图1是任务规划的典型功能体系结构。图1有三个分支，分支的数量和功能会根据应用程序和任务目标的不同而改变。第一层分支的任务是跟踪目标，基于这些目标，这层为无人机分配任务和资源并且充当决策者。第二层为无人机规划路径和轨迹，这一层用路径规划和相关的算法（如避免碰撞）规划可行的轨迹/路径。第三层进行指导和控制，保证无人机在第二层规划的轨迹上飞行。本文着重于第二层的研究，在第二层，路径规划产生的轨迹使一群无人机同时到达指定位置。在自动控制系统领域，路径规划仍然是一个公开的问题。路径规划是在两个或多个点之间规划出一条或多条路径，通常这些点是在存储地图上指定的。路径

无人机雁行仿生群飞路径规划

·88· 兵工自动化 Ordnance Industry Automation 2019-04 38(4) doi: 10.7690/bgzdh.2019.04.021 无人机雁行仿生群飞路径规划周良，王茂森，戴劲松 (南京理工大学机械工程学院，南京 210094) 摘要：为解决单架无人机因互相之间没有通信机制而无法独立进行路径规划的问题，提出一种仿生雁群路径航路选择的无人机群飞路径规划。介绍算法原理，将无人机初始化为粒子后，在无人机群中确定主机、僚机。依据遗传算法基础原理，将仿生学引入到无人机群协同编队飞行航点规划当中，使用遗传算法对组群飞行的主机航路进行路径规划，产生需要的解或最优解；通过模仿雁群跟随的策略，设计僚机跟随主机的算法，从而实现组群飞行，并进行了实验验证。实验结果表明，该研究对无人机群飞行控制有一定的参考价值。关键词：无人机群；雁行；仿生；路径规划中图分类号：TP302 文献标志码：A Bionic Route Planning of UAV Based on Stimulating Wild Goose Flyiing Zhou Liang, Wang Maosen, Dai Jinsong (School of Mechanical Engineering, Nanjing University of Science & Technology, Nanjing 210094, China) Abstract: In order to solve the problem that single UAV cannot plan route independently since there is no communication mechanism between each other, an UAV route planning of bionic goose group path selection is proposed. Introduce the algorithm principle. After the UAV is initialized into particles, the host and the wing aircraft are identified in the UAV group. According to the basic principle of genetic algorithm, bionics is introduced into the planning of UAV group cooperative flying point plane. The genetic algorithm is used to plan the path of the host flight path of group flying, and the solution or optimal solution is generated. By simulating the strategy followed by the geese group, the algorithm of the downtime following the host was designed to realize the group flight. The flight test was carried out. The experimental results show that the research has certain reference value for UAV group flight control. Keywords: UAV group; goose group flying; bionics; path planning 0 引言近年来，无人机日益成为人工智能领域中最活跃、研发进度最快、应用最广泛的研究课题，尤其是在军事方面的运用[1]。单架无人机由于缺乏冗余设计，一旦发生故障、路况突变，只能放弃任务并返航[2]。无人机群协同编队飞行不仅能统筹协调规划任务，而且通过多机系统通信可以掌握更全面的路况信息，显著地提高了无人机的飞行性能指标[3]。目前，国内外无人机编队飞行控制方法主要有：1)长僚机控制法；2) 人工势场法；3) 图论法等[4]。这些方法主要局限于单架无人机的航点规划，对多架次无人机的组群飞行路径规划问题的研究文献还比较少[5]。笔者模拟分析雁群跟随头雁的列队方式以及个雁用眼睛近距离观测并躲避障碍物的方法，基于无人机群主僚机协同编队飞行与生物系统雁群编队飞行的相似性，将仿生学引入到无人机群协同编队飞行航点规划当中。在遗传算法基础上改进，对长机进行航点规划，僚机跟随长机，并辅以防碰撞算法，使无人机群能够模仿雁群进行自主规划路径。 1 经纬度与东北天坐标系换算笔者以四旋翼无人机为基础，携带GPS导航系统，通过GPS模块获取位置信息，即经纬度坐标。无人机接收到的航点信息需要转换成便于任务分配的东北天坐标系下的航点坐标[6]。基于经度和纬度概念，可以导出东北天坐标系和经纬度坐标系下的坐标转化关系。假设当前的经纬度坐标为(lon1,lat1)，目标航点的经纬度坐标为(lon2,lat2)，它们之间的经度差值的计算公式可表示为dlon=lon1-lon2，在东北天坐标系下经度差dLon 计算如下式： dlon dLon400757km 360 . =? ? 。 (1)其中40 075.7 km是赤道周长。由于地球不同纬度 1 收稿日期：2018-11-25；修回日期：2019-01-06 作者简介：周良(1993—)，男，江苏人，硕士，从事人工智能研究。

复杂环境下多目标多无人机协同任务规划

复杂环境下多目标多无人机协同任务规划摘要：在当今更加复杂的战争环境中，无人机通常以协调的舰队执行特殊任务。因此，本文构建了无人机联合任务计划系统的模型，并对无人机联合任务计划控制系统，多目标任务分配架构，无人机目标融合体系结构和弹道计划模型进行了设计研究。通过结合层次聚类算法和数值模拟实验，我们旨在确认设计的有效性，进一步提高无人机在复杂和动态环境中的飞行适应性，并为在最短时间内开发合理的无人机协作任务分配提供合理的计划，理论上的帮助。关键字：复杂环境，无人机，协作任务，模型规划简介：随着近几年无人机技术的飞速发展，基于无人机联合任务计划的实现多个战略目标的合作已成为许多领域特别是军事领域的重要发展成就之一。其中，所谓的多无人机协作系统，是指由多个无人机组成一个整体来实现一个综合战略目标的任务机制，可以利用多个无人机的信息共享功能来实现无人机的任务效率。发挥最大作用。在这方面，有必要考虑到多目标状态的不确定性和目标的多样性，合理地控制无人机的资源分配，并依靠无人机轨迹规划模型来确保无人机到目标的全范围。通过覆盖并减少无人机定位错误，您可以灵活地应对定位目标的意外情况。 1多无人机协作任务计划和控制体系结构如果是一架无人驾驶飞机，它会构建一个层次结构和一个包容性架构。分层结构是指人类思维行为的模型，并建立了依赖于老板的“感知－思考－执行”的组织系统。它使用实时通信来确保系统的执行能力，因此其实用性相对较差。相反，包容性体系结构采用“感知执行”单元的独立操作模式，尽管不需要依靠组织的通信来执行任务，但是缺乏全局控制使创建局部最佳情况变得容易。在这方面，基于多个系统的优缺点构造了如图1所示的分层和分层的分布式工作计划控制系统结构。图一：分层递阶分布式任务规划控制体系结构基于此，我们基于任务结构构建任务执行模型框架。其中，无人机根据指定的信息在任务区域内找到目标，然后准确确定任务目标的位置并进行系统分析，以确保对目标状态信息的连续监视。因此，传感器通常用于跟踪目标，并且由于传感器本身的观察范围有限，因此有必要基于多架无人机的协同目标跟踪来实现对目标信息的实时监控，以形成多UAV协作，如图2所示，跟踪多目标系统架构。图二：多无人机协同跟踪多目标系统架构 2多无人机多目标分配控制体系结构由于在无人机执行任务时任务目标分散，因此必须对无人机进行合理地分组和分配以满足多个目标的跟踪要求。其中，特定无人机的数量和目标的分散特性无法预先预测，任务目标可能会意外发生，因此必须考虑疏散区域的情况来选择分配算法。在这方面，我们使用分层聚类算法来分析问题，但是由于分层聚类算法不适用于地面静止或速度较慢的目标，因此我们需要在目标初始化状态下完成所有对象的聚类。类，并通过层次聚类算法的变换来完成多个对象的合理分组。基于此，仿真实验是基于多目标分层聚类算法的，该算法基于对五个无人机系统进行跟踪六个目标（包括目标分离，目标组合和进入被遮挡区域的目标）的数值模拟的结果。已经完成了。分层聚类算法具有一定的适用性，可以平滑解决

AOPA无人机任务规划练习测试题

精心整理 1. 无人机______是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定飞行路线并进行任务分配。 A. 航迹规划 B. 任务规划 C. 飞行规划答案:B. 2. 任务规划的主要目标是依据地形信息和执行任务环境条件信息，综合考虑无人机的性能、到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件，为无人机规划出一条或多条自______的______，A. B. C. 答案 3. A. B. C. 答案4. A. B. C. 答案5. A. B. C. 答案6. A. B. C. 答案:C. 7. 动力系统工作恒定的情况下______限制了航迹在垂直平面内上升和下滑的最大角度。 A. 最小转弯半径 B. 最大俯仰角 C. 最大转弯半径答案:B. 8. 无人机具体执行的飞行任务主要包括到达时间和进入目标方向等，需满足如下要求：______。 A. 航迹距离约束，固定的目标进入方向 B. 执行任务时间，进入目标位置 C. 返航时间，接近目标的飞行姿态

答案:A. 9.从实施时间上划分，任务规划可以分为______。 A.航迹规划和任务分配规划 B.航迹规划和数据链路规划 C.预先规划和实时规划答案:C. 10.就任务规划系统具备的功能而言，任务规划可包含航迹规划、任务分配规划、数据链路规划和系统保障与应急预案规划等，其中______是任务规划的主体和核心。 A.航迹规划 B.任务分配规划 C.数据链路规划答案:A. 11. A. B. C. 答案 12. A. B. C. 答案 13. A. B. C. 答案 14. A. B. C.任务规划、返航规划和载荷分配答案:A. 15.______包括携带的传感器类型、摄像机类型和专用任务设备类型等，规划设备工作时间及工作模式，同时需要考虑气象情况对设备的影响程度。 A.任务规划 B.载荷规划 C.任务分配答案:B. 16.______包括在执行任务的过程中，需要根据环境情况的变化制定一些通信任务，调整与任务控制站之间的通信方式等。 A.链路规划 B.目标分配

多无人机协同任务规划(A题)

2016年全国研究生数学建模竞赛A题多无人机协同任务规划无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）是一种具备自主飞行和独立执行任务能力的新型作战平台，不仅能够执行军事侦察、监视、搜索、目标指向等非攻击性任务，而且还能够执行对地攻击和目标轰炸等作战任务。随着无人机技术的快速发展，越来越多的无人机将应用在未来战场。某无人机作战部队现配属有P01~P07等7个无人机基地，各基地均配备一定数量的FY系列无人机（各基地具体坐标、配备的无人机类型及数量见附件1，位置示意图见附件2）。其中FY-1型无人机主要担任目标侦察和目标指示，FY-2型无人机主要担任通信中继，FY-3型无人机用于对地攻击。FY-1型无人机的巡航飞行速度为200km/h，最长巡航时间为10h，巡航飞行高度为1500m；FY-2型、FY-3型无人机的巡航飞行速度为300km/h，最长巡航时间为8h，巡航飞行高度为5000m。受燃料限制，无人机在飞行过程中尽可能减少转弯、爬升、俯冲等机动动作，一般来说，机动时消耗的燃料是巡航的2~4倍。最小转弯半径70m。 FY-1型无人机可加载S-1、S-2、S-3三种载荷。其中载荷S-1系成像传感器，采用广域搜索模式对目标进行成像，传感器的成像带宽为2km（附件3对成像传感器工作原理提供了一个非常简洁的说明，对性能参数进行了一些限定，若干简化亦有助于本赛题的讨论）；载荷S-2系光学传感器，为达到一定的目标识别精度，对地面目标拍照时要求距目标的距离不超过7.5km，可瞬时完成拍照任务；载荷S-3系目标指示器，为制导炸弹提供目标指示时要求距被攻击目标的距离不超过15km。由于各种技术条件的限制，该系列无人机每次只能加载S-1、S-2、S-3三种载荷中的一种。为保证侦察效果，对每一个目标需安排S-1、S-2两种不同载荷各自至少侦察一次，两种不同载荷对同一目标的侦察间隔时间不超过4小时。为保证执行侦察任务的无人机与地面控制中心的联系，需安排专门的FY-2型无人机担任通信中继任务，通信中继无人机与执行侦察任务的无人机的通信距离限定在50km范围内。通信中继无人机正常工作状态下可随时保持与地面控制中心的通信。 FY-3型无人机可携带6枚D-1或D-2两种型号的炸弹。其中D-1炸弹系某种类型的“灵巧”炸弹，采用抛投方式对地攻击，即投放后炸弹以飞机投弹时的速

多无人机协同任务规划方法

收稿日期：2017-03-29 修回日期：2017-05-19 作者简介：王钦钊（1973-），男，山东文登人，博士生导师。研究方向：火控系统、系统仿真。摘要：针对多UCAV 协同作战的复杂问题，建立了多无人机任务分配模型，模型在任务规划前进行路径预规划，增强规划过程的准确性，提出一种基于整数编码的多种群混合遗传算法对问题求解并进行仿真实验。实验结果表明，该算法增强了搜索的有效性，极大地避免了遗传算法容易陷入未成熟收敛的缺陷，保证了寻优过程的收敛性和任务规划效果的最优化。关键词：无人作战飞机，任务规划，多种群混合遗传算法，路径规划中图分类号：TP391 文献标识码：A DOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2018.03.019 多无人机协同任务规划方法王钦钊，程金勇，李小龙（陆军装甲兵学院，北京100072） Method Research on Cooperative Task Planning for Multiple UCAVs WANG Qin-zhao ，CHENG Jin-yong ，LI Xiao-long （Army Academy of Armored Force ，Beijing 100072，China ） Abstract ：To solve the complicated problem of multiple UCAVs cooperative combat ，multiple Unmanned Aerial Vehicles task allocation model is established ，route planning should be done before mission planning in order to enhance the accuracy of the planning process.A method based on multi-population hybrid genetic algorithm with integer coding for multiple UCAVs ’cooperation task allocation is designed and the simulation experiment is carried out.The results show that this algorithm has strong effectiveness to solve the problem ，greatly avoids the defect that the genetic algorithm is easy to fall into premature convergence ，which ensures the convergence of the optimization process and the optimization of the task planning effect. Key words ： UCAV ，task allocation ，multi-population hybrid genetic algorithm ，route planning 0引言无人作战飞机（Unmanned Combat Aerial Vehi-cle ，简称UCAV ）是一种能完成压制防空、实施对地轰炸与攻击、执行对空作战任务的空中无人作战系统［1］。与单无人机相比，多无人机协同系统在时间、空间、功能、信息和资源上的分布特性，使其具有更强的工作能力和鲁棒性。任务规划作为多无人机协同的基本问题之一，具有十分重要的地位。作战环境下，由于受到各种因素的约束，多无人机协同任务规划问题是一个约束众多而复杂的NP 问题，在算法的求解上比较困难，尤其是在规模较大时，获得最优解的代价较大，制约了实际战场应用［2］，因此，合理而有效的任务规划方案对于提高多无人机的作战效能具有至关重要的作用。目前采用较多的问题模型有多旅行商问题［3-4］（Multiple Traveling Salesman Problem ，MTSP ）、车辆调度和路径规划问题模型（Vehicle Routing Problem ，VRP ）、混合整数线性规划问题模型（Mixed Integer Linear Programming ，MILP ）等。任务分配求解的算法主要有蚁群算法、memetic 算法、基于合同网拍卖算法、差分进化算法等，大部分算法主要针对传统的多旅行商问题进行求解，无法对具有多约束条件的实际问题进行有效的求解。本文基于多无人机协同作战问题，构建任务分配模型，针对遗传算法容易陷入局部最优和早熟的文章编号：1002-0640（2018） 03-0086-04Vol.43，No.3Mar ，2018 火力与指挥控制 Fire Control &Command Control 第43卷第3期2018年3月 86··

AOPA无人机任务规划练习题

1.无人机______是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型，对无人机制定飞行路线并进行任务分配。 A.航迹规划 B.任务规划 C.飞行规划答案:B. 2.任务规划的主要目标是依据地形信息和执行任务环境条件信息，综合考虑无人机的性能、到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件，为无人机规划出一条或多条自______的______，保证无人机高效、圆满地完成飞行任务，并安全返回基地。 A.起点到终点，最短路径 B.起飞点到着陆点，最佳路径 C.出发点到目标点，最优或次优航迹答案:C. 3.无人机任务规划是实现______的有效途径，它在很大程度上决定了无人机执行任务的效率。 A.自主导航与飞行控制 B.飞行任务与载荷匹配 C.航迹规划与自主导航答案:A. 4.无人机任务规划需要实现的功能包括：______ A.自主导航功能，应急处理功能，航迹规划功能 B.任务分配功能，航迹规划功能，仿真演示功能 C.自主导航功能，自主起降功能，航迹规划功能答案:B. 5.无人机任务规划需要考虑的因素有：______，______，无人机物理限制，实时性要求 A.飞行环境限制，飞行任务要求 B.飞行任务范围，飞行安全限制 C.飞行安全限制，飞行任务要求答案:A. 6.无人机物理限制对飞行航迹有以下限制：______，最小航迹段长度，最低安全飞行高度。 A.最大转弯半径，最小俯仰角 B.最小转弯半径，最小俯仰角 C.最小转弯半径，最大俯仰角答案:C. 7.动力系统工作恒定的情况下______限制了航迹在垂直平面内上升和下滑的最大角度。 A.最小转弯半径 B.最大俯仰角 C.最大转弯半径

无人机设计手册及主要技术

无人机设计手册及主要技术 Document number：NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

无人机设计手册及主要技术内容简介独家《无人机设计手册》分上、下两册共十二章。上册包括无人机系统总体设计，气动、强度、结构设计，动力装置，发射与回收系统，飞行控制与管理系统。下册包括机载电气系统，指挥控制与任务规划，测控与信息传输，有人机改装无人机，综合保障设计，可靠性、维修性、安全性和环境适应性以及无人机飞行试验等。有关无人机任务设备、卫星中继通信的设计以及正在发展的无人机技术等内容，有待手册再版时编入，使无人机设计手册不断成熟和丰富。适用人群本手册是国内第一部较全面系统阐述无人机设计技术的工具书，不仅可作为无人机的设计参考，也可以作为院校无人机教学、无人机行业的工程技术人员和管理人员的参考书，并可供无人机部队试验人员使用。希望本手册的出版能对我国无人机研制工作的技术支持有所裨益。作者简介祝小平，现任西北工业大学无人机所总工程师，主要从事无人机总体设计、飞行控制与制导系统设计等研究工作。主持了工程型号、国防预研等国家重点项目多项，获国家和部级科学技术奖9项，其中国家科技进步一等奖1项，国防科技进步一等奖4项，获技术发明专利10项，荣立“国防科技工业武器装备型号研制”个人一等功，发表论着150多篇。先后入选国家级“新世纪百千万人才工程”、国防科技工业“511人才工程”和教育部“新世纪优秀

人才支持计划”，获得“国防科技工业百名优秀博士、硕士”、“国防科技工业有突出贡献的中青年专家”、“陕西省有突出贡献专家”和“科学中国人(2009)年度人物”等荣誉称号。无人机相关GJB标准-融融网 gjb8265-2014无人机机载电子测量设备通用规范 gjb4108-2000军用小型无人机系统部队试验规程 gjb5190-2004无人机载有源雷达假目标通用规范 gjb7201-2011舰载无人机雷达对抗载荷自动测试设备通用规范 gjb5433-2005无人机系统通用要求 gjb2347-1995无人机通用规范 gjb6724-2009通信干扰无人机通用规范 gjb6703-2009无人机测控系统通用要求 gjb2018-1994无人机发射系统通用要求无人机主要技术一、动力技术续航能力是目前制约无人机发展的重大障碍，业内人士也普遍认为消费级多旋翼续航时间基本维持在20min左右，很是鸡肋。逼得用户外出飞行不得不携带多块电池备用，造成使用操作的诸多不便，为此有诸多企业在2016年里做出了新的尝试。 1.氢燃料电池高原地区的高海拔会导致低含氧量、低气压和低气温,这些因素对无人机工作的影响非常大，特别是动力系统方面。今年5月底，武汉众宇动力团队在新

无人机任务分配综述

无人机任务分配综述 (沈阳航空航天大学自动化学院，沈阳110136)本文摘自《沈阳航空航天大学学报》摘要：任务分配是无人机完成军事任务的重要保证，是任务规划的重要组成部分，一直是无人机作战系统的重要研究课题。首先介绍了无人机任务分配的基本概念，然后分别从集中式分配、分布式分配和分层次分布式分配等研究方法对无人机任务分配进行了综述，最后分析了无人机任务分配的关键技术以及未来的发展趋势，分别从异构多类型无人机的协同任务分配、不确定条件下的任务分配、静态博弈、动态博弈、动态实时任务分配、多要素综合任务分配等方面说明了还需要进一步研究与解决的关键问题。关键词：任务分配；集中式；分布式；分层次分布式无人机即由自己控制或者地面操作人员操控的无人驾驶飞机[1-2]。随着科学技术的不断发展，战场形势的日趋严峻，无人机在现代战争中的作战优势越发明显，所以得到越来越多国家军事高层的青睐。任务分配是根据既定的目标把需要完成的任务合理地分派给系统中的组员，达到高效率执行任务、优化无人机系统的目的[3]。目前，学者们的研究重点是多架同构、异构无人机组成的无人机编队协同执行任务[4-12]。在编队中，每架无人机的性质、作用、有效载荷、作战能力等各方面都有差异，满足各种约束的条件下，最大

效率地将全部作战任务合理分配给无人机编队，使系统的各种性能指标尽可能达到极值，发挥无人机编队协同工作效能，这是无人机编队作战系统的重要研究课题。文献[5]探索了对不同种类的目标进行侦察、打击和评估任务时异构无人机的协同任务分配问题。对于侦察与评估任务中所得到的信息量，运用信息论中熵的变化量对其进行度量，把无人机对不同类型目标的打击能力简化为对目标的毁伤概率，同时把每个任务之间的关联性考虑在内，建立了异构多无人机协同任务分配模型。文献[6]归纳和总结了多无人机协同任务规划的国内外研究现状，重点总结了任务分配方法的常见模型和算法，对各种算法的优缺点进行了讨论，得出多智能体的市场机制类算法在空战中将有广泛的应用价值。文献[7]建立了以合同网协议和多智能体系统理论为基础的有人机/无人机编队 MAS(Multi-agent System,MAS)结构和基于投标过程的无人机任务分配模型。文献[8]在无人机协同多任务分配的研究中，运用了基于分工机制的蚁群算法进行求解，并给出了基于作战任务能力评估的问题解构造策略和基于作战任务代价的状态转移规则，大幅度提升了算法的性能。文献[9]以异构类型多目标多无人机任务分配问题为原型，设计了一种基于时间窗的多无人机联盟组任务分配方法，此算法使用冲突消解机制来防止无人机实时任务分配过程中出现多机资源死锁，其次通过无人机两阶段任务联盟构成算法，组成了任务联盟，

无人机地面站发展综述

无人机地面站发展综述 [摘要]主要介绍了无人机地面站的发展，包括无人机地面站典型的配置、功能及其关键技术。并展望了未来无人机地面站发展趋势。 1、概述 20年来，无人机己发展成集侦察、攻击于一体，而未来的无人机还将具有全自主完成远程打击甚至空空作战任务的攻击能力。同时，与无人机发展相匹配的地面控制站(GCS: Ground Contrul Station) 将具有包括任务规划，数字地图，卫星数据链，图像处理能力在内的集控制、瞄准、通信、处理于一体的综合能力。未来地面站的功能将更为强大:不仅能控制同一型号的无人机群，还能控制不同型号无人机的联合机群:地面站系统具有开放性和兼容性，即不必进行现有系统的重新设计和更换就可以在地面控制站中通过增加新的功能模块实现功能扩展;相同的硬件和软件模块可用于不同的地面站。地面站作为整个无人机系统的作战指挥中心，其控制内容包括:飞行器的飞行过程，飞行航迹，有效载荷的任务功能，通讯链路的正常工作，以及飞行器的发射和回收。GCS除了完成基本的飞行与任务控制功能外，同时也要求能够灵活地克服各种未知的自然与人为因素的不利影响，适应各种复杂的环境，保证全系统整体功能的成功实现。未来的地面站系统还应实现与远距离的更高一级的指挥中心联网通讯，及时有效地传输数据，接收指令，在网络化的现代作战环境中发挥独特作用。 2典型地面站的配置和功能概述 2.1地面站的典型配置目前，一个典型的地面站由一个或多个操作控制分站组成，主要实现对飞行器的控制、任务控制、载荷操作、载荷数据分析和系统维护等。其相互间的关系如图1所示。

(1)系统控制站。在线监视系统的具体参数，包括飞行期间飞行器的健康状况、显示飞行数据和告警信息。 (2)飞行器操作控制站。它提供良好的人机界面来控制无人机飞行，其组成包括命令控制台、飞行参数显示、无人机轨道显示和一个可选的载荷视频显示。 (3)任务载荷控制站。用于控制无人机所携带的传感器，它由一个或几个视频监视仪和视频记录仪组成。 (4)数据分发系统。用于分析和解释从无人机获得的图像。 (5)数据链路地面终端。包括发送上行链路信号的天线和发射机，捕获下行链路信号的天线和接收机。数据链应用于不同的UAV系统，实现以下主要功能: —用于给飞行器发送命令和有效载荷; —接收来自飞行器的状态信息及有效载荷数据。 (6)中央处理单元:包括一台或多台计算机，主要功能如下: —获得并处理从UAV来的实时数据: —显示处理; —确认任务规划并上传给UAV; 一一电子地图处理; —数据分发: —飞行前分析; —系统诊断。