无人机路径规划算法与仿真
无人机导航系统的路径规划方法研究
无人机导航系统的路径规划方法研究随着无人机技术的快速发展，无人机导航系统的路径规划方法成为无人机技术领域的研究热点之一。
路径规划是无人机成功完成任务的关键环节之一，它涉及到如何选择最优路径、避开障碍物以及保证安全性等问题。
在无人机导航系统的路径规划方法研究中，主要有以下几个方面的内容：一、无人机路径规划的问题描述无人机路径规划问题是将无人机从起点迅速准确地到达目标点的问题。
该问题包括了路径选择以及障碍物避开等子问题。
路径选择主要是考虑到无人机在远距离飞行时的能耗、稳定性以及时间等因素，而障碍物避开问题则是为了确保无人机飞行的安全性。
二、基于图的无人机路径规划方法基于图的无人机路径规划方法是一种经典的路径规划方法。
通过构建一个图模型来描述无人机的飞行环境，以及起点和目标点之间的连接关系。
然后使用图搜索算法，如Dijkstra算法、A*算法等，在图中找到一条最短路径或最优路径。
这种方法简单高效，适用于无人机飞行环境较为简单的情况。
三、基于遗传算法的无人机路径规划方法基于遗传算法的无人机路径规划方法是一种启发式搜索方法。
通过模拟自然界中的进化过程，利用基因编码、选择、交叉和变异等操作来优化路径规划问题。
这种方法能够很好地处理复杂的问题，但计算复杂度较高。
四、基于强化学习的无人机路径规划方法基于强化学习的无人机路径规划方法是一种机器学习的方法。
通过建立一个强化学习模型，将无人机路径规划问题转化为一个马尔可夫决策过程，在多轮决策中不断优化路径选择。
这种方法可以根据不同的飞行环境和任务需求进行自适应学习，但需要大量的训练数据。
五、基于协同探索的无人机路径规划方法基于协同探索的无人机路径规划方法是一种多无人机协同工作的方法。
通过多个无人机之间的通信和数据共享，在没有先验地图的情况下，实现对飞行环境的共同探测和路径规划。
这种方法适用于无人机任务需要同时覆盖较大面积的场景。
在无人机导航系统的路径规划方法研究中，以上提到的几种方法仅仅是众多方法中的一部分，每种方法都有其特定的适应场景和优缺点。
无人机技术中的路径规划算法对比分析
无人机技术中的路径规划算法对比分析无人机技术的迅猛发展为我们提供了许多新的机遇和挑战。
路径规划是无人机操作中的关键环节，它决定了无人机在任务执行中的飞行路径，直接影响着任务的安全性、效率和成功率。
在无人机技术中，存在多种路径规划算法，本文将对其中的几个常见算法进行对比分析。
1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路径规划算法，它基于图论中的贪婪算法，通过计算节点之间的距离和权重来确定最优路径。
在无人机技术中，Dijkstra算法能够快速找到最短路径，但是对于复杂的环境和大规模的网络来说，计算复杂度较高，运行时间较长。
2. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它在Dijkstra算法的基础上引入了启发式函数来加速搜索过程。
启发式函数通过估计从当前节点到目标节点的最短距离来指导搜索方向，提高了搜索效率。
在无人机路径规划中，A*算法能够在复杂环境中快速找到最优路径，但是需要预先知道目标节点的位置，并且对启发函数的设计要求较高。
3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种基于随机采样的快速搜索算法。
它通过随机选择采样点，并在搜索树中进行逐步扩展，最终找到路径。
在无人机技术中，RRT算法能够有效处理高维空间的搜索问题，适用于复杂环境下的路径规划。
但是，RRT算法也存在局部最优问题，可能导致无人机不能找到全局最优路径。
4. D*算法D*算法是一种增量路径规划算法，它能够在遇到环境变化时快速调整路径。
D*算法通过局部信息的更新与传播来适应环境的变化，并实时生成新的路径。
在无人机技术中，D*算法能够应对环境变化频繁的情况，使无人机能够实时调整飞行路径。
5. PSO算法PSO（Particle Swarm Optimization）算法是一种仿生优化算法，通过模拟鸟群或粒子的群体行为来获得最优解。
在无人机路径规划中，PSO算法能够在搜索空间中快速找到最优路径，并且对问题的输入和约束条件没有要求，具有较好的适应性。
无人机飞行控制算法设计与仿真分析
无人机飞行控制算法设计与仿真分析近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增长，无人机飞行控制算法的设计与仿真分析成为了一个热门的研究领域。
本文将深入探讨无人机飞行控制算法的设计原理和仿真分析方法。
无人机的飞行控制算法是指通过计算机对无人机进行精确的控制，使其能够稳定、准确地执行特定的飞行任务。
飞行控制算法的设计主要包括姿态控制、航迹控制和高度控制等方面。
其中，姿态控制是无人机最基本的控制方式，它以无人机的姿态为基准，通过引导飞行器的前后左右、上下运动来实现机体的平稳飞行。
航迹控制则是无人机在飞行过程中按照预定的路径进行规划和执行，通过不断优化路径规划算法来达到更高的飞行效率。
高度控制则是指在飞行过程中对无人机的高度进行精确控制，保持其稳定飞行在特定的高度。
设计一个高效、稳定的无人机飞行控制算法是一个复杂的工程问题。
首先，需要了解无人机的基本飞行原理和飞行动力学模型，以便于根据其特性进行合理的控制。
其次，需要选择合适的控制策略，常用的控制策略包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
PID控制是一种常用的控制方法，通过调节比例、积分和微分参数来实现对飞行器稳定性的控制。
模糊控制则是一种基于模糊推理的自适应控制算法，通过模糊规则库将模糊输入映射成模糊输出，从而实现对飞行器的控制。
自适应控制则是一种根据飞行器的动态变化自动调整控制策略的方法，通过对飞行器状态进行实时监测和分析，自动调整控制参数，从而实现对飞行器的精确控制。
在设计好无人机飞行控制算法后，需要进行仿真分析来验证该算法的有效性和性能。
仿真分析可以将设计的算法应用到虚拟的飞行场景中进行模拟，通过对飞行器的各项指标进行评估，来判断控制算法的稳定性和性能是否达到要求。
常用的仿真软件有MATLAB、Simulink、ROS等，通过建立适当的数学模型，并结合算法设计和控制策略，进行飞行场景的模拟和性能评估。
除了仿真分析，实际的物理试验也是验证无人机飞行控制算法有效性的重要手段。
测绘无人机航迹规划算法及软件设计
测绘无人机航迹规划算法及软件设计随着技术的快速发展和应用领域的拓展，无人机已成为一个热点话题。
无人机可以实现空中观测、搜救、物流配送以及测绘等许多应用。
在测绘领域，无人机可以快速、高效地获取高分辨率数据，因此测绘无人机的研究引起了越来越多人的关注。
本文主要介绍测绘无人机航迹规划算法及软件设计。
一、航迹规划行为树是一种有效的动作规划与控制方法，由于它能与传统遗传算法相结合，能够提高搜索效率。
在本项目中，行为树被用来指导无人机进行航迹规划。
在行为树中，每个节点代表了一个具体的行为，而行为的执行顺序以及行为的参数需要经过一定的计算和控制才能被实现。
在无人机的航迹规划中，需要指定一些行为节点，例如飞行、航拍、制定路径等，用于实现测绘硬件的控制。
此外，将行为节点进行分类，设定一些常见的策略，例如高度控制、飞行速度控制等以便进行自适应的调整。
航迹规划的目标在于提高测绘的精度，避免出现缺漏、重叠等情况。
通过合理的设计，航迹规划不仅能够提高测绘的质量，还能够降低成本。
在行为树中，我们设置了"前进","返回","下一个目标"等行为节点。
其中，"前进"节点用于指导无人机沿着特定的路径前进；"返回"节点用于指导无人机返回原先的起飞点；"下一个目标"节点用于指导无人机前往下一个目标点进行测绘。
在实际操作中，我们采用了动态航迹规划算法来指导无人机的运动。
该算法可以根据当前无人机所处的环境和任务要求，动态地计算无人机的运动轨迹，以实现高效、快速的测绘和控制。
具体而言，我们采用A*算法来进行路径搜索和规划，同时，在运动过程中，也可以根据无人机所处的环境，重新调整无人机的运动轨迹，来适应新的任务要求。
二、软件设计测绘无人机的软件设计需要考虑多种因素，包括连接与控制数据的处理、航迹规划算法的实现等。
下面我们从这些方面进行一一介绍。
无人机路径规划与控制算法优化研究
无人机路径规划与控制算法优化研究无人机作为一种重要的航空器，被广泛应用于军事、民用和商业领域。
路径规划与控制是无人机技术中关键的研究领域，对于提高无人机的自主性、飞行效率和安全性具有重要意义。
本文将围绕无人机路径规划与控制算法优化展开讨论。
首先，路径规划是指在给定的环境中，通过合适的算法找到无人机的最佳航线，以达到预定的目标。
路径规划算法的选择与设计直接影响着无人机的飞行效率和安全性。
目前，常用的无人机路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、遗传算法等。
Dijkstra算法是一种经典的最短路径算法，通过计算无人机到目标点的最短路径来进行路径规划。
该算法的优点是简单易理解，但在大规模环境和复杂地形中计算复杂度较高，需要消耗大量的计算资源。
A*算法结合了广度优先搜索和启发式搜索的思想，可以有效地减少计算量。
它在搜索过程中综合考虑了路径长度和距离目标的估计值，并通过最小化启发函数来选择下一步的移动方向。
A*算法在无人机路径规划中具有较高的效率和准确性。
遗传算法是一种模拟生物进化的优化算法，它通过模拟自然选择、交叉和变异等过程，寻找适应度最高的解。
在无人机路径规划中，可以将路径表示为基因型，通过遗传算法对基因进行优化，得到最佳的路径规划结果。
遗传算法适用于复杂环境和大规模问题，具有较好的鲁棒性和全局寻优能力。
其次，控制算法优化是指对无人机飞行过程中的控制算法进行优化，以提高飞行效率和飞行稳定性。
无人机的控制算法主要包括姿态控制、轨迹跟踪和避障控制。
姿态控制是指控制无人机在空间中的姿态姿势，保持稳定飞行。
常用的姿态控制算法包括PID控制、自适应控制和模型预测控制等。
PID控制是一种经典的控制算法，通过比较实际姿态与期望姿态之间的误差，调节无人机的控制输入。
自适应控制和模型预测控制则通过建立数学模型和状态估计，根据外部干扰和系统变化实时调整控制参数，提高飞行稳定性和控制精度。
轨迹跟踪是指控制无人机按照给定的轨迹飞行。
无人机路径规划算法的优化方法研究
无人机路径规划算法的优化方法研究无人机技术的迅猛发展使得无人机应用领域愈加广泛，其中路径规划算法的优化成为无人机自主飞行的重要研究方向之一。
优化路径规划算法可以提高无人机的效率、安全性和可靠性，进一步拓展了无人机的应用领域。
本文将介绍几种常见的无人机路径规划算法优化方法，并深入研究其优缺点及适用范围。
一、遗传算法优化方法遗传算法是一种模拟生物进化的优化方法，它模拟了进化的过程：交叉、变异和选择。
在无人机路径规划中，可以将路径规划问题建模为一个遗传算法优化问题。
首先，将无人机飞行区域划分为一个个离散的网格点，然后将每个点作为遗传算法的基因。
通过交叉和变异操作，产生新的基因组合，即路径。
最后，根据预定义的评估函数对生成的路径进行选择。
遗传算法优化方法的优点是可以处理复杂的路径规划问题，同时具备全局搜索能力。
然而，由于遗传算法本身的特点，其计算复杂度较高，需要进行大量的迭代次数才能找到最优解。
因此，适用于无人机路径规划问题中对效率要求不高且规模较小的情况。
二、模拟退火算法优化方法模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法。
它通过模拟固体物质冷却时的退火过程来搜索最优解。
在无人机路径规划中，路径的选择和生成过程可以类比为固体物质的结晶过程。
通过不断降低温度，达到寻找全局最优解的目的。
模拟退火算法优化方法的优点是具有一定的全局搜索能力，并且相对于遗传算法来说，其计算复杂度较低。
然而，模拟退火算法难以克服局部最优解的困扰，容易陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
因此，适用于规模较小且对效率要求不高的无人机路径规划问题。
三、蚁群算法优化方法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法。
在蚁群算法中，每只蚂蚁根据信息素信息选择路径，并通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径。
这样，整个群体通过信息素的正反馈调节逐渐趋于全局最优解。
蚁群算法优化方法的优点是具有较强的适应性和鲁棒性，能够有效地处理复杂的路径规划问题。
同时，蚁群算法也具有一定的并行计算能力，能够加速路径规划的过程。
无人机飞行路径规划算法的研究与应用
无人机飞行路径规划算法的研究与应用随着科技的不断发展，无人机已经成为了科技领域中的新宠儿。
无人机的出现不仅令人们的生活更加便捷，也为工业生产和科学研究提供了巨大的帮助。
而无人机的飞行路径规划算法则是无人机技术的重要部分。
接下来，本文将会深入探讨这一问题。
一、什么是无人机飞行路径规划算法无人机飞行路径规划算法顾名思义，就是通过计算机算法，对无人机的飞行路径进行规划。
在无人机的飞行过程中，这个算法将会决定无人机要去哪里，以及采取什么路径进行飞行等决策，从而实现无人机的精准控制。
在这个算法的实现过程中，需要将传感器获取的数据进行处理，以及进行地图匹配，计算起点、终点以及途中障碍物等信息，从而得出最优路径。
而在精准控制无人机的过程中，还需要对无人机的动态特性进行考虑，比如飞行速度、高度、倾斜角度等。
二、无人机飞行路径规划算法的应用在实际应用中，无人机飞行路径规划算法可以发挥巨大的作用。
其中最显著的应用就是在农业领域中，无人机可以通过这个算法，对农田进行巡视、拍照、喷洒等一系列操作，从而帮助农民提高农业生产效率。
此外，无人机还可以进行建筑物测量、道路监管、环境探测等一系列工作，无人机已经逐渐成为了现代工业、科学研究和军事领域中必不可少的一种工具。
三、无人机飞行路径规划算法的发展趋势随着人工智能、物联网等技术的快速发展，无人机飞行路径规划算法也面临着诸多挑战和发展机遇。
在未来，无人机飞行路径规划算法将会向着更加智能化、数据化、自主化的方向发展，实现无人机智能化控制、自主飞行。
此外，无人机飞行路径规划算法也将会更加注重环境保护、安全性等方面。
在实际应用中，无人机往往要在人类活动区域内飞行，且无人机飞行中可能会受到各种干扰，如障碍物、不良气候等。
因此，在这些方面的研究和应用也将会得到越来越多的关注和投入。
四、结语无人机飞行路径规划算法的研究和应用不仅仅局限在农业、工业和科学研究领域，它还有着更加广阔的发展空间。
无人机路径规划算法及应用
无人机路径规划算法及应用无人机技术的快速发展和广泛应用，使得无人机路径规划算法成为无人机领域的重要研究内容之一。
无人机的路径规划是指，在任意初始状态和目标状态给定的情况下，选择一个合适的路径，并在保证无人机安全的前提下，使无人机到达目标状态。
在无人机路径规划技术的应用中，最常用的方法是利用经纬度和高度坐标系进行路径规划。
针对不同的应用场景，如图像采集、工程巡检、货物运输等，需要选择不同的路径规划算法。
一种常用的路径规划算法是A*算法。
A*算法是一种启发式搜索算法，它在搜索过程中综合考虑了启发函数和实际代价。
在路径规划中，A*算法通过距离和代价来计算一个节点到终点的距离，并在搜索过程中优先将代价较小的节点纳入搜索范围。
这种算法的好处是效率高，能够快速找到有用的路径。
但是，A*算法的应用场景比较狭窄，仅适用于简单的环境中。
另一种常用的路径规划算法是Dijkstra算法。
Dijkstra算法在无人机路径规划中的应用较为广泛，因为它能够适应复杂的环境。
Dijkstra算法是一个贪心算法，它通过将代价最小的节点纳入已访问节点集合，输出一个优先级队列，在队列中查找下一个节点，并计算从当前节点到其它所有节点的代价。
这种算法的优势在于能够适应不同的环境，避免了因为地形和人造障碍物的存在而无法进行路径规划的问题。
同时，在无人机路径规划中，还可以通过机器学习进行优化。
机器学习是一种模式识别和统计推理方法，可以在不需要人类干预的情况下自我适应地进行模型构建和数据分析。
在无人机路径规划中，机器学习可以通过对多维数据的分析和学习，提高路径规划的准确性和效率。
无人机路径规划算法的应用可谓是无所不在。
为了更好地应对难度较大的环境，如森林、山区等，需要结合传感技术和图像辨识技术，对无人机的路径规划进行优化。
同时，在物流、采煤、农业等领域的应用中，无人机路径规划可以通过机器学习和深度学习等技术手段来实现更加高效、智能化的路径规划。
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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:AStudy of Path Planning Algorithm and Simulation for UAVM 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.6J 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Voro noi图是对平面的一个划分,每个分区表示一些点的轨迹,这些点到P的一个点比到其他点更近。
给定两个点P i和P j,比P j更接近P i的点的集合恰好是由P i P j的垂直平分线确定的包含P i的半平面,用H(P i,P j)表示此半平面。
同理点集中其他的点与P i 组成的线段的垂直平分线所确定的包含P i的半平面,比其他点更接近于P i的点的轨迹V(i)是N-1个半平面的交,且是一个不多于N-1条边的凸多边形区域。
即:V(i)=∩i≠jH(P i,P j)。
V(i)称为关联于P i的Voronoi多边形。
这样有关的N个点可以有N 个区域把平面划分为一个凸网,即为Voro noi图。
图的顶点是Voro noi顶点,线段为Voronoi边。
原来N 个点的每一个点属于唯一的一个Voro noi多边形;因此,若(x,y)∈V(i),则P i是(x,y)的一个最近邻近点。
Voro no i图包含给定的点集的所有邻近信息。
点集中所有的点称为母点。
1.2 Voronoi图的特性每个Voronoi多边形内仅含一个母点;Vo ronoi图多边形内的点到相应母点的距离最近;位于Voro no i多边形上的点到其两边的母点的距离相等;!Vo ronoi图的每一个顶点恰好是图的三条边的公共交点;∀Vo ronoi图的顶点是由原来的母点中的三个点确定的圆心。
从以上Vo ronoi图的构造过程和特性可以看出,Voronoi图中各个边到对应母点距离相等,如果将战场区域中的威胁中心作为图的母点,则显然Voro noi图的边是能够最好规避对应的两个威胁的线段,所以选择构造战场的Voronoi图可以有效地把路径搜索的空间降低到仅仅在图的边中进行搜索,极大地提高路径优化的效率。
1.3 Voronoi图的构造关于Vor ono i图的构造已经有成熟的算法,利用MA TLAB提供的Voro noi函数,输入给定母点的坐标,就可以快速地计算出相应母点的Voronoi图,并给出相应的Voronoi边。
算法的具体分析见文献[1]。
但是需要注意,这时的Voro no i图中的顶点并不包含无人机的起始位置和目标点的位置,为了计算无人机与目标点之间的最优路径,必须把无人机的起始位置和目标位置加入Vor ono i图中。
加入的方法是将无人机的起始位置作为Vor ono i图的一个顶点,将其与Voronoi图中与其距离最近的3个点连接起来,同理将目标也与Voro no i图中与其距离最近的3个点连接起来,得到计算最短路径的Voronoi 图。
2 路径段的代价计算在进行Voronoi图的构造时,仅仅将所有威胁的中心位置作为母点,实际上所有威胁都是具有一定作用范围的区域,因此在进行无人机路径规划是应分别对各种威胁对路径段的影响进行正确的估计,以确保规划的路径是能够反映真实战场环境的。
本文中战场环境的信息包括了禁飞区、火力威胁和雷达探测威胁。
分别就不同的威胁进行相应的处理。
2.1 威胁和禁飞区的处理雷达探测威胁和火力威胁对无人机具有一定的杀伤和探测概率,但是若无人机穿越了它的某一部分作用区域时,还有不被损毁的概率,称之为软杀伤威胁,在文中描述的软杀伤威胁的信息主要包括:威胁的中心位置,威胁的作用半径,威胁的杀伤概率。
而禁飞区是由于物理因素或政治因素限定的不能飞跃的区域,一旦穿越则就会损毁,称之为硬杀伤威胁,其威胁信息表述为:禁飞区的中心位置,禁飞区的半径。
在进行每个Voronoi图的边的代价估计时应分别就每个威胁(母点)进行相关处理。
2.2 代价计算构造出Vo ronoi图后,Voronoi图中的边是最后规划路径的组成,称之为路径段。
计算Voro noi图的每条边(路径段)的代价包含两个部分:威胁接近代价和燃料代价。
即路径段的总代价是两部分代价的加权和。
用公式表示为:J i=k*J it+(1-k)*J if(1)其中J it为路径段i的威胁代价J if,为其燃油代价,这里k为加权系数,是介于0到1之间的数,路径规划时可以按照任务需求在任务的安全要求和燃油要求之间进行调整。
J it为威胁接近代价,J it的计算按照路径段距离威胁的距离表示,计算公式如下:J t,i=L i∑Nj=1c j・d1/41/2i,j+d1/41/6i,j+d1/45/6i,j(2)这里N为威胁的个数,d1/4反映无人机收到雷达信号的强度,为了合理描述整条线段的探测威胁,分别选取每条线段的1/2,5/6,和1/6点处进行与威胁之间的距离作为衡量威胁程度的指标。
L i为第i 段路径段的欧氏距离。
c j为威胁系数,如果威胁为软杀伤类型,并且路径段并没有穿越威胁,则c j=1,如果Vor ono i图的某边(待选路径段)穿越了威胁,则这个边的代价要叠加上与杀伤概率成比例的代价,即c j=1+P kill。
P kill是威胁的杀伤概率。
如果Voronoi・34・ (总第32-0636)火力与指挥控制2007年 第6期图的边穿越了硬杀伤威胁(禁飞区),直接令这个边的代价为无穷大。
在假设无人机定常速度飞行时,燃油代价的限制用路径段欧氏距离来简单衡量,即:J if =L i 。
这样依次计算好Vo ronoi 图中各个边的代价值后,可以进行下阶段最优路径计算。
3 最优路径生成3.1 初始路径生成在分别计算出Voronoi 图的各个边的代价后,构成各条边具有代价值的有向图G =(V ,A ,W ),其中:V 是Voronoi 顶点的集合,顶点集V (v 1,v 2,…,v n ),n 为顶点个数,A 是顶点间Voronoi 边的集合,W 表示边的代价值。
这样可以利用求解有向图的Dijstra 最短路径算法进行指定节点之间的最短路径的计算,求解出无人机起始点与目标之间的初始最优路径序列。