基于蚁群算法的无人机航线规划技术研究
数学建模论文_无人机自主飞行航迹规划问题
题目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题。
对于第一问，我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的基础上，将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁”和“飞行燃油代价”两个因素进行了量化处理，建立了雷达威胁模型和燃油代价模型，并在这两个模型的基础上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型。
在求解该模型时，我们依据图论中的相关理论，将二维平面划分成了若干网格，然后使用Dijkstra算法来求最优航迹。
对于第二问，我们在第一问的模型的基础上，同时考虑了地形因素和无人机的操作性能（主要是拐弯），增加了“无人机飞行高度代价”和“无人机操作性能”两个指标，并对其进行了量化处理。
同时，我们对雷达威胁模型进行了适当的简化，建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型。
在求解该模型时，我们将三维空间划分为若干个小方块，在“无人机操作性能”作为补充约束条件的基础上，采用蚁群算法，得到了最优航迹。
在建立以上两个模型的基础上，我们对每个模型的可行性分别进行了分析。
由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异，因而模型存在着一定的缺陷。
我们用MATLAB（寸建立的两个模型进行了仿真，分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹。
此外，我们分析了所建模型的优缺点，并对模型的完善进行了进一步的探索。
关键词：最优航迹Dijkstra 算法蚁群算法MATLAB仿真1.问题的重述------------------------------------------------------------- 2 2•问题的分析------------------------------------------------------------- 23. 模型假设-------------------------------------------------------------- 34. 符号说明-------------------------------------------------------------- 35. 模型的建立------------------------------------------------------------ 35.1问题一模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 35.2问题二模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 66. 模型的可行性分析与仿真----------------------------------------------- 96.1模型的可行性分析-------------------------------------------------- 96.2模型的仿真------------------------------------------------------- 107. 模型的评价、改进及推广------------------------------------------------- 128. 参考文献------------------------------------------------------------- 149. 附录----------------------------------------------------------------- 15一、问题的重述无人机的发展至今已有70多年的历史，其军事应用主要是执行各种侦察任务。
基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划
第３８卷第４期２００８年７月吉林大学学报（工学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．３８ＮＯ．４Ｊｕｌｙ２００８基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划陈谋，肖健，姜长生（南京航空航天大学自动化学院，南京２１００１６）摘要：研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法，以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。
首先对无入机三维航路规划模型进行分析，在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。
将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号，并改进节点选择方法，以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。
最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划，仿真结果表明本文方法是有效的。
关键词：飞行器控制、导航技术；无人机；三维航路规划；改进蚁群算法；信息素；能见度中图分类号：Ｖ２４９，Ｖ２７９文献标识码：Ａ文章编号：１６７１—５４９７（２００８）０４一０９９１一０５ＴｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗｉｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍＣＨＥＮＭｏｕ，ＸＩＡＯＪｉａｎ，ＪＩＡＮＧＣｈａｎｇ－ｓｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｓｕｒｅｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｍｉｎｉｍｕｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｂｅｉｎｇｆｏｕｎｄｉｎａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｐａｔｈ，ａｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＦｉｒｓｔｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏａｎｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｎａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＵＡＶｗａｓｇｉｖｅｎ．Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅｍｅｓｓａｇｅｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｓａｓｅａｒｃｈｉｎｇｇｕｉｄａｎｃｅｓｉｇｎａｌ，ａｎｄａｍｏｄｉｆｉｅｄｎｏｄｅｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｆｏｒｔｈｅｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ，ｉｔｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｔｃａｎｏｂｔａｉｎｏｐｔｉｍｕｍｐａｔｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｆａｅｒｏｃｒａｆｔ；ｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ；ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ目前较多的无人机航路规划采用Ａ。
自适应蚁群算法的无人机航迹规划方法
新的蚁群算法 , 并将其命名为 Ant - Q System , 该算 法仅让每次循环中最短路径上的信息量作更新 , 且 仅让信息量最大的路径以较大的概率被选中 , 以充 分利用学习机制 , 强化最优信息的反馈 。为了避免 出现停滞现象 ,Dorigo M 等在该算法中采用了确定 性选择和随机性选择相结合的选择策略 , 并在搜索 过程中动态调整状态转移概率 。 3. 2 路径选择规则 模仿蚂蚁的这种行为方式 ,在求解航路规划问题 时 ,将 m 个人工蚂蚁定位于起始点 ,每个蚂蚁使用一定 的状态转换规则按公式 (2) 从一个状态转到另一个状 态 (即从一个节点转到另一个节点) ,直到最终到达目 标点 ,完成一条候选航路 ( 航路规划问题的一个可行 解) 。在所有 m 个蚂蚁都完成了各自的候选航路选择 后 ,再利用生物信息激素修改规则。按公式 (3) 把当前 m 条候选航路以及历史上得到的一条代价最小的候选 航路信息 ,修正网络图中各条边的生物信息激素强度。 这一修正过程模拟了蚂蚁释放生物信息激素以及生物 信息激素的自然挥发作用。生物信息激素的修改规则 可以引导蚂蚁搜索到问题的最优解。在此过程中 ,蚂 蚁 k 依据以下规则选择目标 u 分配给飞机 r : pk ( r , j) =
37 ( 3)
目前 ,数字地图的存储方式采用格栅数据和等高 线矢量图两类 ,对于指定高程 ,总可以得到一幅二值图 像。从广义上讲 ,除地形威胁和禁飞区等不具有攻击 性的固定威胁之外所有影响航路的威胁都可泛称为 “火力威胁” 。在实际战场环境中 ,由于火力威胁等级 不同、 毁伤概率不同、 威胁作用范围不同 ,它们对航路 的规划结果也有不同程度的影响。本文常采用低于某 一探测性指标 ,而且具有可接受航程的航路作为任务 航路 ,按最短航路和最小可探测性航路加权方法计算 [6] 代价函数作为描述航路的性能指标 。 min W =
基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划
文章编号 2 2 2基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划Ξ金飞虎洪炳熔高庆吉哈尔滨工业大学计算机学院智能机器人研究室摘要 本文采用蚁群算法实现了自由飞行空间机器人的避障路径规划 蚁群算法是基于群体的一种仿生算法 为求解复杂的组合优化方法问题提供了一种新思路 本文对蚁群算法进行了适当的修改 使之适用于自由飞行空间机器人的路径规划 然后用计算机进行了仿真 取得了较好的结果关键词 自由飞行空间机器人 蚁群算法 路径规划 障碍避碰中图分类号 ×° 文献标识码ΠΑΤΗΠΛΑΝΝΙΝΓΦΟΡΦΡΕΕ−ΦΛΨΙΝΓΣΠΑΧΕΡΟΒΟΤΥΣΙΝΓΑΝΤΑΛΓΟΡΙΤΗΜƒ 2 ∏ 2 ± 2ΔεπαρτμεντοφΧομπυτερΣχιενχε Ενγινεερινγ ΗαρβινΙνστιτυτεοφΤεχηνολογψΑβστραχτ √ 2 ∏ × ∏ √ ¬ × √2 × ∏ ∏∏Κεψωορδσ 2 √1引言 Ιντροδυχτιον在未来空间资源的开发利用中 空间机器人将发挥着越来越举足轻重的作用 自由飞行空间机器人 简称ƒƒ≥ 是一种新型的智能机器人 它由机器人本体 卫星 和其搭载的机械手组成 由于ƒƒ≥ 的本体内携带气体推进器 它可以在空间微重力环境下自由飞行或浮游 从而扩展了机器人的工作空间 因此它将代替宇航员从事各种舱外作业 成为今后空间机器人的主要研究方向之一 ƒƒ≥ 的燃料有限 为了提高ƒƒ≥ 的工作效率以及延长其在轨寿命 对其飞行运动的研究具有重要意义 路径规划对于ƒƒ≥ 来说是非常重要的传统优化方法在机器人路径规划这类复杂非线性优化问题中缺乏足够的鲁棒性 本世纪 年代中期创立仿生学后 人们从生物进化的机理中受到启发 提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法 如遗传算法!神经网络等 并成功应用于实际问题 蚁群算法 是最近几年才提出的一种新型的模拟进化算法 它是由意大利学者 ⁄ 等人首先提出来的≈ 称之为蚁群系统 并成功应用于一些实际问题 如×≥°问题!分配问题! 2 调度问题 取得了一系列较好的实验结果≈本文描述了基于蚁群算法的寻优路径策略 它将蚁群算法进行适当改进 使之适用于ƒƒ≥ 的路径规划 经过蚁群的协同工作 找到一条优化路径2路径的生成 Βυιλδινγοφπατ烃≥ 所处的位置为Σ 目标点为Γ Σ!Γ之间有一些障碍物挡着 如图 所示 ƒƒ≥ 寻求一条从Σ点到Γ点的既短又安全的一条路经第 卷第 期 年 月机器人ΡΟΒΟΤ∂√Ξ基金项目 航天 资助项目 ∀收稿日期图 路径产生过程ƒ × ∏ƒƒ≥ 起始点Σ在迪卡尔坐标系Ο2ΞΨ下的坐标为 ξσψξ 以Σ点为坐标原点 ΣΓ为Ξχ轴 垂直于ΣΓ的直线为Ψχ轴 建立新的坐标系Σ2ΞχΨχ 将线段ΣΓ进行μ等分 在每个等分点作ΣΓ的垂线 就得到线段ΛΛ , Λμ2 再以Ξχ轴为中心 将每条线段进行 ν等分 每条垂线上就有 ν 个点 在避障区域内 就有 μ ≅ ν 个路径点 如图 所示即Λ ξχ ψχ Λ ξχ ψχ ,Λ ξ ψχ ν,,Λμ ξχμ ψχ Λμ ξχμ ψχ ,Λμ ξχμ ψχ ν其中Λιξχι ψχϕ 表示第ι条垂线上的第ϕ点 则从起始点Σ到终点Γ的路径可以表示为° Σ Λ ξχ ψχκ Λ ξχ ψχκ ,Λμ ξχμ ψχκ μ Γκι , ν 新坐标系Σ2ΞχΨχ到原坐标系Ο2ΞΨ的转换公式为ξψΑ ΑΑ Αξχψχξσψσ其中Α表示ΟΞ与ΣΞχ的夹角垂线Λι上的路径点α ξχι ψχγ 到下一个垂线Λι 上的路径点β ξχι ψχϕ 的距离用δαβÞΣΓÞμψχϕ ψχγ ϕ γ , ν 来表示 如果线段αβ与障碍物相交或相切 则令其距离为] 如线段αχ第κ只蚂蚁的路径长度为ΛκÞΣΓÞμψχκΕμκιÞΣΓÞμψχκ ι ψχκιÞΣΓÞμψχκ μ3蚁群算法的实现 Ιμπλεμεντατιονοφαντσψστεμ由于ƒƒ≥ 避障路径规划问题与×≥°问题 即旅行推销商问题 的差异 本文的蚁群算法与文≈ 中的蚁群算法既有相似之处 也有不同之处 相似之处在于 在×≥°问题中 旅行推销商遍历各城市时要寻求最短总路径长 而在ƒƒ≥ 路径规划中 ƒƒ≥ 所走的路径也需为最短 不同之处在于 ≠×≥°问题中旅行推销商的旅行路线是一条闭合路径 旅行推销商需要走完全部的城市 而ƒƒ≥ 无需遍历全部节点 只需从出发点出发到达目标点即可 ×≥°问题中蚂蚁根据它的总路径长度来更新信息激素物质 ƒƒ≥ 则根据目标函数来更新信息激素物质 目标函数中不但包含蚂蚁走过的路径长度信息 还包含避障安全信息 ≈×≥°问题中蚂蚁必须记住已走过的节点 而ƒƒ≥ 路径规划中 ƒƒ≥ 无需记忆 只需选择下一条垂线上的节点即可3 1目标函数的建立假设共有θ个障碍物 每个障碍物的大小表示圆心为 Ξχϕ Ψχϕ 半径为ρϕ的圆 垂线Λι上的节点 ξχι ψχκι 到障碍物的距离可表示为δξχι Ξχϕ ψχκι Ψχϕ ρϕ由于蚁群算法中信息激素物质是根据目标函数的值来更新的 目标函数的选择还应该考虑到具体问题的特征 即路径最短并且能够安全避开障碍物 从这两点出发 用蚂蚁所走过的路径长度和路径上选定的离散点到最近障碍物的距离作为参数确定目标函数 目标函数计算公式如下Φ Λκ ΔΕμιδι其中 Λκ表示第κ只蚂蚁所走过的路径长度 δι表示节点到最近障碍物的距离 Δ为避障系数 Δ越大 ƒƒ≥ 的安全系数就越高选定的节点 ξχι ψχκι 到最近障碍物距离的计算公式如下第 卷第 期金飞虎等 基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划δι ξχι Ξχ ψχκι Ψχρ,ξχι Ξχθ ψχκι Ψχθρθ3 2 路径点的选择假设蚂蚁从垂线段Λι上的节点α到下一个垂线段Λι 上任意节点β的时间相等 与距离无关 那么全部蚂蚁将同时到达目标点 同时完成一次循环如果在τ时刻 蚁群移动到垂线段Λι处 设βϕ ϕ, ν 为τ时刻线段Λι上ϕ节点处的蚂蚁数 则蚂蚁总数η可以表示为ηΕνϕβϕ设Σαβ τ 表示τ时刻在路径线αβ上残留的信息量 在初始时刻 各条线上的信息量相等 设ΣαβΧ Χ为常数 ∃Σαβ 蚂蚁κ在运动过程中 根据各条路径线上的信息量决定转移方向 Πκαβ τ 表示τ时刻蚂蚁κ由位置α ξχι ψχγ 转移到β ξχι ψχϕ 的概率πκαβΣΑαβτ ΓΒαβ τ ΕΣΑαβτ ΓΒαβ τ βΙ其中Γαβ表示线段αβ上的能见度 Α表示信息激素物质的相对重要性 Α∴ Β表示能见度的相对重要性Β∴能见度Γαβ为α β点距离的倒数 即ΓαβÞδαβÞ3 3 信息激素物质的更新随着时间的推移 先前留下的信息激素物质逐渐消逝 用参数Θ [Θ 来表示信息激素物质的持久性 则 Θ表示信息激素物质的消逝程度 经过μ个时间单位 蚂蚁从起始点Σ到达目标点Γ 各路经上的信息量要根据下式作调整Σαβ τ μ ΘΣαβ τ ∃Σαβ∃ΣαβΕηκ∃Σκαβ∃Σκαβ表示第κ只蚂蚁在本次循环在线段αβ上留下的单位长度轨迹上的信息激素物质 可用下式来计算∃ΣκαβΘΦκ若第κ只蚂蚁在本次循环中经过αβ否则其中 Θ是常数 Φκ表示第κ只蚂蚁在本次循环中的目标函数值本文蚁群算法的主要步骤≥×∞° 令时间和循环次数 ≤为零 设置最大循环次数 ≤ ¬ 令每个线段上的信息量Σαβ τΧ 且∃Σαβ 将全部蚂蚁置于起始点Σ≥×∞° 启动所有蚂蚁 对每只蚂蚁κ 根据式计算的概率用轮盘转法选择下一条垂线上的节点并前进≥×∞° 重复≥×∞° 直到蚁群到达目标点Γ≥×∞° 令τζτ μ ≤ζ ≤ 计算各蚂蚁走过的路径长度Λκ和目标函数值Φκ 记录当前最优解 根据公式Σαβ τ μ ΘΣαβ τ ∃Σαβ ∃Σαβ Εηκ∃Σκαβ更新每个线段上的信息残留量≥×∞° 如果蚂蚁群全部收敛到一条路径或循环次数 ≤ ≤ ¬ 则循环结束 输出最佳路径 否则 ≥×∞°4 计算机仿真实验 Χομπυτερσιμυλατιονρεσυλτσ为了验证上面的算法 在°≤机上用 进行了仿真图 Δ 时的优化轨迹ƒ ∏ Δ图 Δ 时的优化轨迹ƒ ∏ Δ机 器 人 年 月假设路径上有两个障碍物 将障碍物区域简化为圆形 将起始点Σ到目标点Γ进行 等分 蚁群算法的参数经实验确定为Α Β Θ Θ 这里启用了 只蚂蚁 经过 次计算 其实验结果如下 图 为避障系数Δ 时的优化轨迹 图 为Δ 时的优化轨迹5结论 Χονχλυσιον本文利用蚁群算法对解决自由飞行空间机器人避碰路径的问题进行了讨论 仿真结果显示该算法可以有效地解决自由飞行空间机器人避障问题 为机器人实时轨迹规划奠定了基础 算法中通过调整避障系数 可以得到不同的优化轨迹 从而扩展了机器人对具体问题的适应性 同时该算法也有利于并行执行和应用 并且具有较强的鲁棒性 蚁群算法的研究刚刚起步 还有许多问题有待解决 但仿真结果显示了蚁群算法在解决路径规划等优化问题方面有良好前景参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ⁄ ∂ ≤ ≈ ∞∞∞×≥ ≤ 26≈ ≤ ∏ ∏ × 3≈ ⁄ ≤ √ × √ ≥ ° ∞∞∞× ∞√ ∏ ≤ ∏ 1≈ ⁄ ⁄ ≤ × ≤2 ∏ ⁄ ≤ ⁄ ƒ√ 2 √ × ⁄ Ù 2 √ ∏¬ ∏≈ 蔡自兴 机器人原理及其应用 中南工业大学出版社作者简介金飞虎 2 男 哈尔滨工业大学计算机应用专业博士研究生 研究领域 空间智能机器人 神经网络控制 计算机网络及通讯技术洪炳熔 2 男 工学博士 哈尔滨工业大学计算机应用专业教授 博士生导师 研究领域 空间智能机器人!星载计算机和虚拟现实技术高庆吉 2 男 哈尔滨工业大学计算机应用专业博士研究生 研究领域 为空间智能机器人及人工智能技术上接第 页机器人处于倾覆临界状态时 除了≤ !≤ 点外 其余支撑点处的壁面反力为零 因此机器人受到的所有力对≤的力矩为 ƒ ƒ 球形壁面爬行机器人在球面上不发生绕 ≤ 倾覆的条件为 ƒ ƒ6结论 Χονχλυσιον本研究得到国家自然科学基金项目的资助 机器人达到了总体要求的性能指标 /球面移动机器人0已获实用新型发明专利 下阶段除样机完善和现场试用外 进一步的研究涉及到机器人本体的轻量化!移动速度提高和作业装置的试验 满足全天候作业的性能要求等参考文献 Ρεφερενχεσ≈ ≠ ∏ ≥ ∞ ∏ ≥ ≤42≈ × ⁄ √ • ≤ 石川岛磨技报 32 ≈ ° • × ≥ ∏ • ° ≥ ∏1≈ × ≥ ∏ ≥ ⁄ √ ≥ 2 • 2≤ 机械技术研究所所报 46≈ 黄建军 多方位运动车辆及其车轮 发明专利申请公开说明书≤作者简介谈士力 2 男 博士 教授 研究领域 机器人技术与应用第 卷第 期金飞虎等 基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划。
基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划
处在于 ; 在 TSP 问题中 , 旅行推销商遍历各城市时要 寻 求 最 短 总 路 径 长 , 而 在 FFSR 路 径 规 划 中 , FFSR 所走的路径也需为最短 . 不同之处在于 ; DTSP 问题 中 旅 行 推 销 商 的 旅 行 路 线 是 一 条 闭 合 路 径, 旅 行 推 销 商 需 要 走 完 全 部 的 城 市 , 而 FFSR 无 需 遍 历 全 部 节点 , 只需从出发点出发到达目标点即可 . TSP 问 题中蚂蚁根据它的总路径长度来更新信息激素物 质 , FFSR 则 根 据 目 标 函 数 来 更 新 信 息 激 素 物 质 , 目 标 函 数 中 不 但 包 含 蚂 蚁 走 过 的 路 径 长 度 信 息, 还 包 TSP 问 题 中 蚂 蚁 必 须 记 住 已 走 过的节点 , 而 FFSR 路径规划中 , FFSR 无需记忆 , 只 需选择下一条垂线上的节点即可 . 3. 1 目标函数的建立 假设共有 g 个障碍物 , 每个障碍物的大小表示圆 心 为 ( X/ j , Y/ j ) , 半 径 为 Tj 的 圆 , 垂 线 Lz 上 的 节 点 ( x/ z , y/ kz ) 到 障 碍 物 的 距 离 可 表 示 为 c = 含 避 障 安 全 信 息.
第 Z 4 卷第 6 期 Z 00Z 年 11 月 文章编号 2 100Z -0446( Z 00Z D 06-0 Z 49No. 6 Nov. 9Z 00Z
基于蚁群算法的自由飞行空间机器人路径规划
金飞虎 洪炳熔 高庆吉
150001D ( 哈尔滨工业大学计算机学院智能机器人研究室
Abstract2 Obstacle avoidance p ath p lanning f or f ree-f l y ing sp ace robot is reali Z ed b y the use o f ant algorith m . The ant algorith m is a class o f p o p ulation based bionic algorith m 9 W hich p rovides ne W m ethods f or co mp le co m binatorial o p ti m i Z ation p roble m . The ant algorith m is i mp roved a pp ro p riatel y so that it is a pp licable to p ath p lanning f or f ree-f l y ing sp ace robot . Then9 the algorith m is i mp lem ented W ith co mp uter si m ulation and p ref erable results are obtained. Keywor d s2 f ree-f l y ing sp ace robot 9 ant algorith m 9 p ath p lanning9 obstacle avoidance
无人机航迹规划算法研究
Ｉ Ｋ ｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ］ Ｕ ｎ ｍ ａ ｎ ｎ ｅ ｄ Ａ ｅ ｉ ｒ ａ ｌ Ｖ ｅ ｅ ｐ ｌ ｎｎ ａ ｉ ｎ ｇ ； Ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ — ｄ ｉ ｍ ｅ ｎ ｓ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ； Ａ ｎ ｔ ｃ ｏ ｌ ｏ ｎ ｙ ｌ ａ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
２ ０ １ ３年
第 ７期
Ｓ Ｃ Ｉ Ｅ Ｎ Ｃ Ｅ＆Ｔ ＥＣ Ｈ Ｎ ＯＬ ＯＧ ＹＩ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ ＭＡ Ｔ Ｉ Ｏ Ｎ
Ｏ高校讲 坛０
科技信息
无人机航迹规划算法研究
刘 洋 张洞波 杨 锋 孟 庆功 （ 中国 人 民解 放军海 军大 连舰艇 学院 学 员旅 ， 辽宁 大连 １ １ ６ ０ １ ８ ）
合代价函数可表示为（ １ １ ：
， ，Ｌ
ｊ Ｊ Ｏ ［ Ａ
【 Ａ ＋ ｙ ＋ ｌ ｆ ＝ ｌ
删］ ｄ ｔ
…
式 中． Ｆ表示航迹规 划综合性能指标 的代价 函数 ． ， Ｊ 表示 无人机 所飞行航迹的长度 。ｃ ｃ ， ， 表示规划航迹 的油耗代价 表示规划航迹 的
威胁代价 ， ， 表示规划航迹的避障代价 。 ， ｙ ， 分别表示油耗代价 、 威 胁代价和避障代价的权重系数
【 关键词 】 无人机 ； 航迹规划 ： 三维空间 ； 蚁群 算法
Ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｔ ｈ ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ Ｕｎ ｍａ ｎ ｎ ｅ ｄ Ａｅ ｒ ｉ ａ ｌ Ｖｅ ｈ ｉ ｃ ｌ ｅ
Ｌ Ｉ Ｕ Ｙ ａ ｎ ｇ Ｚ ｌ Ｎ Ｇ Ｄ ｏ ｎ ｇ － ｂ ｏ Ｙ ＡＮ Ｇ Ｆ ｅ ｎ ｇ ＭＥ ＮＧ Ｑ ｉ ｎ ｇ － ｇ ｏ ｎ ｇ （ Ｍｉ ｄ ｓ ｈ ｉ ｐ ｍａ ｎ ＢＨｇ ａ ｄ ｅ ｏ ｆ Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｃ ａ ｄ ｅ ｍｙ ， Ｄａ ｌ ｉ ａ ｎ Ｌｉ ａ ｏ ｎ ｉ ｎ ｇ ， １ １ ６ ０ １ ８ ， Ｃｈ ｉｈ ａ ）
基于蚁群算法的无人机舰机协同任务规划
中图分类号：U645.2 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2019)9A – 0067 – 03
doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2019.9A.023
Collaborative mission planning of UAV based on ant colony algorithms
LU Feng-ling (Software Academy, Shangqiu Vocational and Technical College, Shangqiu 476100, China)
Abstract: with the continuous development of computer and unmanned control technology in recent years, unmanned aerial vehicle (UAV) has gradually become an indispensable strategic force in the field of military operations, and shipborne UAV technology has become an important means of attacking, reconnaissance and other tasks. This paper focuses on the UAV task coordination and control technology, fully combines ant colony algorithm and sensor technology, achieves the task coordination control between UAV and ship. A large number of experimental data in the later period show that the UAV task coordination based on ant colony algorithm has good effect and deserves further promotion.
基于蚁群算法的无人机航路规划
收稿日期 :2003
作者简介:柳长安(1 974 -) ，男，陕西西安人，陪士生，主要从事无人机航路规划方法研究 i 李为吉 (1939 一) ，男，陕西西安人，教授，博士生导师，主要从事优化方法研究-
- 06 - 30
10
空军工程大学学报(自然科学版)
2004 年
本文简单地认为敌方防御区域内的各个雷达均相同且无相五联系，并对雷达威胁模型进行了简化处理，
End
3
仿真计算
图 2 描述了元人机的任务示意图。敌方阵
表 1 威胁点及起始点和目标点坐标方位
地大小为 60
km x60
km ，其中三角形代表无人
起始点坐标
目标点代表目标点，圆点代表雷达、导弹
(36 ,48)
编号
等威胁阵地，其具体方位见表 1 。进入敌方防
坐标
编号
坐标
编号
信息激素修正的目的是分配更多的生物信息激素到具有更小威胁代价航路的边上，这类似于增强学习格式
中的算子[竹，如遗传算法中的选择算子。这个修正规则不仅存储生物信息激素，还适当地蒸发它们。修正
规则不是由个别蚂蚁来实现，而是通过图的边来存储，起到了一个分布式长期记忆的效果
[6 -7J
。
2.3
Begin
算法总结
2.2
算法的实现
模仿蚂蚁的这种行为方式，在求解航路规划问题时，将 m 个人工蚂蚁定位于起始点，每个蚂蚁使用一定 的状态转换规则按式 (4) 从一个状态转到另-个状态(即从一个节点转到另一个节点) ，直到最终到达目标
点，完成一条候选航路(航路规划问题的一个可行解)。在所有 m 个蚂蚁都完成了各自的候选航路选择后，
A 起始点
391卡当前/节+点
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基于蚁群算法的无人机航线规划技术研究
无人机技术的快速发展，为航空监测、农业、森林灾害预防等领域提供了新的技术手段。
与传统有人驾驶的飞行器不同，无人机不需要驾驶员操控，在高风险、高危环境下作业更为安全，并且操作更加灵活。
然而，无人机的航线规划技术是无人机实际应用当中必不可少的一个环节。
本文主要介绍了利用蚁群算法优化无人机航线规划的研究现状及未来发展方向。
一、无人机航线规划技术研究的现状
无人机航线规划技术是指无人机执行任务时，通过规划无人机的飞行路线，使得无人机能够在预定时间内完成任务。
在无人机的飞行路线规划中，需要考虑多种因素，如起始点、终止点、路径限制、空间复杂度等。
当前，基于蚁群算法的无人机航线规划技术已经得到了广泛的应用。
蚁群算法源于自然界中蚂蚁的行为模式，这种算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为，通过蚂蚁寻找最短路径的探索和信息传递的方式来解决问题。
在无人机航线规划中，蚁群算法通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，从而寻找最优航线。
当前，国内外相关研究机构和企业对无人机航线规划技术的研究取得了一定的进展。
例如，普渡大学计算机科学系利用改进的蚁群算法设计了一个自适应无人机航线规划算法，该算法结合了图像处理和权重排序技术，可以应对无人机任务规模的变化。
L.A. Ismagilova等人利用蚁群算法开发了一种基于GIS环境的最短路线规划算法，可以为农业生产提供航线优化指导。
黄国祥等人则发挥了蚂蚁在搜索和探索中的优势，应用蚁群算法实现无人机航线规划，并与传统的无人机航线规划方法进行比较，结果表明采用蚁群算法的无人机航线规划更加优化。
二、蚁群算法在无人机航线规划技术中的应用
蚁群算法在无人机航线规划中的应用，主要包括两个方面，即通过蚁群算法设计优化模型，以及利用蚁群算法进行算法仿真。
1. 通过蚁群算法设计优化模型
基于蚁群算法的无人机航线规划技术需要建立相应的优化模型。
首先，需要将实际问题抽象成数学模型；然后，针对这个数学模型，构建适合于蚁群算法的搜索空间；最后，引入蚁群算法进行优化问题的求解。
例如，在应对海上紧急救援任务时，需要规划航线，使得无人机能够在海上采集救援信息。
为了实现这一目标，可以从以下几个方面出发，构建优化模型：（1）考虑航线长度。
由于飞行距离通常是衡量无人机航线规划问题的重要指标之一，因此，需要通过蚁群算法来寻找一个最短的航线。
（2）考虑飞行高度。
如果采用低空飞行，由于风速较大，容易受到气象条件的影响；如果采用高空飞行，则航线会变长。
因此，需要在蚁群算法的框架下，通过控制无人机飞行高度，以实现最小化飞行距离。
（3）考虑飞行时间。
在实际情况中，时间通常是无人机航线规划问题的关键指标之一，因此，需要根据任务的紧急程度，寻找一个航线时间最短的航线。
2. 利用蚁群算法进行算法仿真
在应用蚁群算法进行无人机航线规划时，需要对算法进行仿真验证。
算法仿真可以分为两个部分，即仿真设计和仿真实验。
仿真设计是对无人机航线规划问题进行抽象、建模，然后针对蚁群算法进行优化。
仿真实验则是将建立好的模型进行实验验证，通过对最终优化得到的无人机航线的评估，验证蚁群算法的可行性和优化能力。
例如，在进行无人机航线规划仿真实验时，可以从以下几个方面出发：
（1）设置仿真环境。
可以考虑航线长度、气象条件、风速等多个因素，以模拟真实环境下的无人机航线规划。
（2）实验设计。
应根据不同的仿真环境，选取适当的无人机航线规划算法，比较不同算法在航线长度、飞行时间、飞行高度等方面的异同，以找到最优算法。
（3）仿真实验。
在模拟仿真过程中，需要记录航线长度、飞行时间等数据，以便在实验完成后进行数据分析和结果评估。
三、研究进展与展望
基于蚁群算法的无人机航线规划技术，目前已经逐渐形成了自己的研究体系。
未来的研究方向可以从以下几个方面开展：
（1）采用深度学习技术，优化蚁群算法的搜索过程，提高算法的搜索效率和航线规划质量。
（2）运用边缘计算等新技术，开发更为高效的应用程序，加速无人机航线规划的应用和推广。
（3）在未来研究过程中，应该结合多个无人机，研究多个无人机的协同航线规划问题，提高无人机群体的协同工作能力。
基于蚁群算法的无人机航线规划技术可以应用于森林防火、灾害救援、农业生产等领域，具备广泛的应用前景。
在未来的研究工作中，可以通过改进和优化现有算法模型，实现更加高效、智能化的无人机航线规划。