基于神经网络无人机轨迹估测的研究
基于机器视觉的无人机目标检测与追踪研究
基于机器视觉的无人机目标检测与追踪研究机器视觉技术在无人机领域的应用越来越广泛，其中一项重要的研究方向是基于机器视觉的无人机目标检测与追踪。
本文将详细探讨这个研究领域的背景、挑战和解决方案，并对其中的一些关键技术进行介绍和分析。
无人机的目标检测与追踪在许多领域具有巨大的潜力和应用价值。
例如，在军事领域，无人机可以用于侦查、目标跟踪和情报收集等任务。
在民用领域，无人机可以应用于航拍、安防监控和物流运输等方面。
因此，开发一种准确、高效的无人机目标检测与追踪系统对于推动无人机技术的发展至关重要。
然而，无人机目标检测与追踪面临着许多挑战。
首先，无人机的视觉摄像头通常面临着影像稳定性差、分辨率低的问题，这使得目标的检测和追踪变得更加困难。
其次，无人机在飞行过程中会受到风力、强光等环境干扰的影响，这也会对目标的检测和追踪造成一定的困难。
此外，无人机往往需要实时性和高效性，因此对于目标检测与追踪算法的要求更为严格。
针对以上挑战，研究者们提出了许多解决方案和技术。
首先，针对无人机摄像头稳定性差的问题，可以采用图像处理和图像稳定技术，通过图像处理算法对图像进行校正和优化，提高图像的清晰度和稳定性。
其次，针对光照和环境干扰的问题，可以采用图像增强技术和自适应阈值确定技术，对图像进行预处理，提高目标的可见性和检测精度。
另外，对于实时性和高效性的要求，可以采用硬件加速和并行计算技术，提高系统的运行速度和效率。
在目标检测方面，研究者们通常使用的方法是基于深度学习的目标检测算法，如目标检测中的经典算法YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）。
这些算法能够通过深度神经网络对图像中的目标进行快速且准确的检测，为无人机的目标追踪提供了可靠的基础。
在目标追踪方面，研究者们通常使用的方法是基于多特征融合的目标追踪算法，如常见的KCF（Kernelized Correlation Filters）和DCF （Discriminative Correlation Filters）。
基于深度学习的无人机目标检测和跟踪研究
基于深度学习的无人机目标检测和跟踪研究随着技术的发展，无人机的应用越来越广泛，并且在各行各业都展现出了其独特的优势。
无人机可以在人工智能的帮助下实现高精度、高效率的目标检测和跟踪，成为不同行业的利器。
无人机视觉技术在军事、公共安全、消防救援、工业检测、农业、城市管理等方面得到了广泛应用。
这篇文章将探讨基于深度学习的无人机目标检测和跟踪的研究。
一、深度学习在无人机目标检测和跟踪中的应用目标检测和跟踪是无人机应用中非常重要的技术。
随着数据量的增加和算法的发展，深度学习被广泛应用于目标检测和跟踪方案。
CNN（卷积神经网络）等深度学习模型在图像处理和识别中表现出良好的性能。
它们可以自动提取出图像中的特征并进行分类，从而实现对目标的鲁棒检测和跟踪。
在图像处理领域，CNN已经在图像分类、目标检测和跟踪等方面显示出卓越的性能。
深度学习技术包括人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
对于图像识别任务，通常运用CNN技术，可以通过对每个图像像素点分别进行计算，并逐步减少每个像素位置的相关性来获取更高的精度。
因此，CNN在图像识别任务上表现出卓越的性能，也可以应用于目标检测和跟踪。
二、卷积神经网络与无人机目标检测卷积神经网络是无人机目标检测和跟踪中最常用的模型之一。
目前，卷积神经网络广泛应用在对象识别、目标检测和图像分割等领域。
卷积神经网络通过对图像中的特征进行卷积、池化筛选和全连接层处理，可以有效提高目标检测和分类的准确率。
在无人机目标检测中，卷积神经网络可用于不同任务。
处理方法包括：（1）目标检测，即通过卷积神经网络算法来检测图像中的目标；（2）目标识别，即识别已知目标的特定属性，如车牌号码或人脸识别；（3）轨迹分析，即分析运动目标的行为。
三、目标跟踪方法在无人机目标跟踪中，常用的跟踪方法包括基于模板的方法和基于深度学习的方法。
基于模板的方法是指将图像平面上的目标物体认定为一种模型，后续跟踪过程中，我们通过对图像进行样板匹配得出预测结果。
基于深度学习的无人机目标检测与追踪技术研究
基于深度学习的无人机目标检测与追踪技术研究无人机目标检测与追踪技术的研究一直是人工智能领域中备受关注的热点之一。
而基于深度学习的技术正逐渐成为无人机目标检测与追踪的主要方法之一。
本文将从无人机目标检测与追踪的背景、深度学习的应用、技术挑战以及未来发展方向等方面进行探讨。
首先，让我们来了解一下无人机目标检测与追踪技术的背景。
无人机的飞行能力使其成为了广泛应用于军事、安防、环境监测等领域的重要工具。
而无人机的自主性又需要靠目标检测与追踪技术来实现。
目标检测与追踪技术可以帮助无人机快速、准确地识别和跟踪特定物体，如车辆、人员等。
基于深度学习的目标检测与追踪技术通过训练深度神经网络模型，可以自动学习和提取目标的特征，实现高效的目标检测与追踪。
深度学习作为一种机器学习方法，在无人机目标检测与追踪技术中被广泛应用。
它使用多层神经网络模型，通过对大规模数据集的训练，自动学习目标的特征表示。
深度学习的一个重要应用是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它通过多层卷积和池化操作，可以高效地进行图像特征提取。
在无人机目标检测与追踪中，通过训练一个目标检测模型，可以实现对图像中目标的定位和分类，然后通过追踪算法对目标进行跟踪。
然而，基于深度学习的无人机目标检测与追踪技术面临着一些挑战。
首先是数据集的标注问题。
由于目标的种类和背景的多样性，手动标注大规模训练数据集是一项耗时且费力的工作。
其次是实时性的要求。
无人机需要在复杂的环境中进行目标检测与追踪，需要快速准确的处理能力。
此外，无人机的视线受限，有时目标可能被遮挡或者距离较远，这也增加了目标检测与追踪的难度。
未来，基于深度学习的无人机目标检测与追踪技术还有很大的发展空间。
一方面，随着深度学习算法的不断进步，目标检测和追踪的准确率将得到显著提高。
另一方面，无人机的硬件技术也在不断发展，比如更高分辨率的摄像头、更强大的计算能力等，这将为深度学习模型的训练和推理提供更好的条件。
《2024年无人机辅助物联网中基于深度强化学习的轨迹规划算法研究》范文
《无人机辅助物联网中基于深度强化学习的轨迹规划算法研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）与物联网（Internet of Things, IoT）的结合逐渐成为新的研究热点。
在许多领域中，无人机的灵活性和自主性为其在物联网中提供了巨大的应用潜力。
特别是在轨迹规划方面，基于深度强化学习的算法为无人机在复杂环境下的高效、智能路径规划提供了新的解决方案。
本文旨在研究无人机辅助物联网中基于深度强化学习的轨迹规划算法，以提高无人机的自主性和效率。
二、背景与意义在物联网中，无人机的轨迹规划是一个复杂且关键的问题。
传统的轨迹规划方法往往依赖于精确的模型和先验知识，但在实际环境中，由于各种不可预测的因素，如风速、地形变化等，这些方法往往难以达到理想的规划效果。
因此，研究一种能够自适应、智能的轨迹规划算法显得尤为重要。
深度强化学习作为一种结合了深度学习和强化学习的算法，具有强大的自主学习和决策能力，非常适合用于解决无人机轨迹规划问题。
三、相关技术概述3.1 无人机技术无人机技术是本文研究的基础。
无人机通过搭载各种传感器和执行器，能够在空中执行各种任务。
其灵活性、自主性和高效性使其在物联网中有着广泛的应用前景。
3.2 深度强化学习深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的算法。
它通过深度学习的方法提取环境特征，并通过强化学习的方法进行决策。
这种方法具有强大的自主学习和决策能力，适用于解决复杂的问题。
四、算法研究4.1 问题定义本文研究的轨迹规划问题可以定义为：在给定的环境下，无人机需要从起点到达终点，同时避免各种障碍物。
为了实现这一目标，我们需要设计一种基于深度强化学习的算法，使无人机能够根据环境信息自主规划出最优的轨迹。
4.2 算法设计我们设计了一种基于深度强化学习的轨迹规划算法。
该算法首先通过深度学习的方法提取环境特征，然后通过强化学习的方法进行决策。
基于神经网络的无人机控制技术
基于神经网络的无人机控制技术无人机是一种具有高度智能化、高度自主化、高度协同化的新兴机器人系统。
它不仅在军事、安防领域大展拳脚，还在物流、环保、抢险救援、地质勘探等领域象征着智慧和进步。
然而，无人机的发展离不开可靠的自主控制技术，而基于神经网络的无人机控制技术正是目前最为前沿和热门的研究方向之一。
一、神经网络的基本原理及应用神经网络属于一种模拟大脑神经系统处理信息的计算模型，它能够通过不断地学习和调整，自主提高其处理信息的能力。
神经网络与传统计算机采用的算法不同，它更适合于处理具有模糊性、复杂性、非线性和不确定性的信息。
在实际应用中，神经网络可以广泛应用于识别、控制、优化、预测等领域，其中控制是其重要应用之一。
神经网络控制具有自适应性强、容错性好且可扩展性强的特点，已经成为控制领域中的一种重要方法。
二、无人机控制技术的发展与现状无人机控制技术一直是无人机的发展关键技术之一。
目前，无人机控制技术主要采用传统的控制算法，例如PID控制算法和容错控制算法等。
这些算法虽然简单有效，但是其对于无人机运动和环境变化的响应较慢，并且容错性差。
近年来，随着神经网络的应用不断拓展，基于神经网络的无人机控制技术逐渐成为研究热点。
目前，研究者们已经在无人机控制系统中应用了多种神经网络算法，例如BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经网络和模糊神经网络等。
这些算法的应用可以有效提高无人机控制系统的自适应性、鲁棒性和泛化性能。
三、基于神经网络的无人机控制技术基于神经网络的无人机控制技术是指利用神经网络对无人机的运动状态、环境变化等进行学习和预测，从而实现无人机的自主控制。
其主要特点是：1. 自适应控制：神经网络能够自动调整控制器参数，从而改善无人机控制系统的自适应性和稳定性。
2. 鲁棒控制：神经网络能够容忍控制系统中的干扰和噪声，并能够及时调整控制器参数，提高控制系统的鲁棒性。
3. 泛化控制：神经网络能够处理控制系统中的非线性、模糊和动态调整等问题，提高无人机控制系统的泛化性能和可靠性。
基于人工智能的无人机目标检测技术研究
基于人工智能的无人机目标检测技术研究随着人工智能技术的不断发展，无人机目标检测技术也得到了极大的提升。
无人机目标检测是指利用现代计算机技术对无人机进行目标检测和识别，从而实现精确定位和跟踪目标的技术。
本文旨在探讨基于人工智能的无人机目标检测技术的研究现状、发展趋势及其应用。
一、无人机目标检测技术的研究现状无人机目标检测技术可以追溯到上世纪80年代初期。
在这个阶段，最常用的方法是利用数字图像处理和机器视觉技术。
这些技术主要利用形状、纹理等特征对目标进行识别。
然而，这些方法往往需要人为设定一些规则以指导算法运行。
同时，这种方法也容易被冗余、反光等因素干扰。
随着深度学习技术等人工智能技术的出现，无人机目标检测技术也迅速得到了升级。
深度学习技术可以通过通过将大量数据喂给神经网络，从而自动学习目标检测模型的特征。
这种技术具有非常高的精度和稳定性。
二、基于人工智能的无人机目标检测技术的发展趋势灵活性：随着无人机领域的逐步发展，无人机在各个领域中的应用需求也越来越多。
因此，基于人工智能的无人机目标检测技术也需要具备足够的灵活性，以适应各种复杂环境。
实时性：基于人工智能的无人机目标检测技术需要具备高速、高效的运算能力，以实现即时的目标检测和数据分析。
这种技术需要拥有强大的计算能力和快速的机器学习算法。
多模式：基于人工智能的无人机目标检测技术需要具备多种检测模式，以应对复杂的场景。
例如，可以通过红外传感器、激光雷达、摄像头等多种方式进行数据采集和处理，从而提高检测的准确性。
三、基于人工智能的无人机目标检测技术的应用无人机目标检测技术已经广泛应用于各种领域，例如：军事、消防、搜索救援、林业、水利、交通等领域。
以下是几个典型应用：一是军事领域。
无人机目标检测技术在军事中的应用主要体现在敌情侦察、目标识别、舰船监视等方面。
在传统军事中，需要大量人力物力进行侦查和情报收集，而无人机目标检测技术可以代替部分人力，降低人员伤亡风险，提高战术侦察的效率。
基于神经网络的无人机路径规划
基于神经网络的无人机路径规划在无人机技术快速发展的过程中，无人机的应用范围也在逐渐扩大。
智能无人机的应用越来越广泛，其中无人机的路径规划也越来越显得重要。
无人机路径规划是指在空间中为无人机规划充分可行的路径，使其在满足任务需求的前提下，顺利完成机载设备的安装、维护、监测等工作。
而基于神经网络的无人机路径规划，解决了传统基于搜索算法的弊端，同时在执行效率、优化方案等方面更为优秀。
一、神经网络在无人机路径规划中的应用神经网络在无人机路径规划中的应用主要体现在两方面。
一方面，神经网络模型作为一个黑盒子，可以很容易地处理大量数据，并能够将这些复杂的数据分析归纳为简单、可解释的规律。
另一方面，神经网络还可以自我学习、自我适应、辨别模式，并且通过适当地训练可以达到很好的泛化能力。
在无人机路径规划中，通过基于神经网络的无人机路径规划模型，可以将所有可能的路径划分为几个不同的分类。
同时，模型还可以学习和分析无人机历史上针对某一任务的路径规划，帮助无人机避免一些错误和困难。
当无人机需要执行新的任务时，神经网络模型通过将所得到的数据进行分析和学习，为无人机选取最优路径，保障了无人机在任务执行过程中的安全性和效率。
二、基于神经网络的无人机路径规划所优化的方面1.执行效率区别于传统的搜索算法，如A星算法、遗传算法等，基于神经网络的无人机路径规划算法不需要通过搜索和遍历所有的可能路径来确定最优路径。
相反地，神经网络模型可以通过分析历史数据，将大量数据分类、归纳，以求得最优解，从而提高了无人机在路径规划中的执行效率。
2.距离和时间在路径规划中，距离和时间都是非常重要的因素。
而基于神经网络的无人机路径规划模型可以通过分析和学习历史数据，根据任务和环境特征对路径进行优化。
因此，该方法可以优化无人机飞行的距离和时间，从而提高无人机在任务执行中的效率和安全性。
3.最优路径基于神经网络的无人机路径规划算法通过分析历史数据和分析环境特点，可以给无人机计算出最优路径。
基于深度学习的无人机目标检测与跟踪技术研究
基于深度学习的无人机目标检测与跟踪技术研究无人机目标检测与跟踪是无人机领域的一个重要研究方向，它对无人机在各种应用场景中的自主飞行和任务执行能力具有关键性的作用。
随着深度学习技术的逐渐成熟，基于深度学习的无人机目标检测与跟踪技术正在快速发展，并取得了令人瞩目的成果。
无人机目标检测与跟踪技术的研究主要涉及到目标检测和目标跟踪两个方面。
目标检测是指在无人机拍摄的图像或视频中，通过算法自动识别和定位感兴趣的目标物体。
而目标跟踪则是指在目标检测的基础上，通过连续追踪目标物体的位置、大小和形状等特征，实现对目标的持续追踪。
在基于深度学习的无人机目标检测与跟踪技术中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的深度学习架构。
它具有强大的图像特征提取和分类能力，可以自动学习并提取图像中的高级特征。
对于无人机目标检测任务，研究者们通常采用两阶段检测方法。
首先，利用卷积神经网络提取图像的特征，然后使用目标检测算法进行目标定位和分类。
其中，YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN（Region-Based Convolutional Neural Networks）等方法被广泛应用于无人机目标检测任务中。
这些方法通过对图像进行密集的特征提取和分类，可以实现快速准确的目标检测。
除了目标检测，无人机目标跟踪也是一个非常重要的研究方向。
针对无人机目标跟踪任务，研究者们提出了许多基于深度学习的跟踪算法。
这些算法通常采用离线训练和在线跟踪两个阶段。
在离线训练阶段，通过大量的有标注数据对模型进行训练，在线跟踪阶段则通过实时获取的图像数据，使用训练好的模型对目标进行跟踪。
其中，Siamese网络和深度学习相关滤波器（DCF）等方法被广泛应用于无人机目标跟踪任务，它们通过对目标和背景之间的关系进行学习，实现对目标的准确跟踪。
基于深度学习的无人机目标检测与跟踪技术在无人机领域具有广阔的应用前景。
《2024年无人机辅助物联网中基于深度强化学习的轨迹规划算法研究》范文
《无人机辅助物联网中基于深度强化学习的轨迹规划算法研究》篇一一、引言随着物联网（IoT）技术的快速发展，无人机在物联网领域的应用逐渐广泛。
特别是在物流配送、环境监测、救援搜索等领域，无人机的使用越来越频繁。
然而，为了实现高效和智能的无人机操作，需要对其飞行轨迹进行精确规划。
本文将探讨在无人机辅助物联网中，如何利用深度强化学习算法进行轨迹规划的研究。
二、背景及意义在物联网中，无人机的轨迹规划是一个复杂且关键的问题。
传统的轨迹规划方法通常依赖于人工设定或基于规则的算法，这些方法在面对复杂环境和动态变化时往往显得不够灵活和智能。
而深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，具有强大的自主学习和决策能力，能够很好地解决这一问题。
因此，将深度强化学习应用于无人机辅助物联网的轨迹规划具有重要的研究价值和实践意义。
三、相关工作与现状目前，国内外学者在无人机轨迹规划方面已经进行了大量的研究。
传统的轨迹规划方法主要依赖于数学模型和优化算法，如线性规划、动态规划等。
然而，这些方法往往难以处理复杂的环境和动态变化的情况。
近年来，随着深度学习和强化学习的发展，越来越多的研究者开始将这两种技术结合起来，用于解决无人机轨迹规划问题。
特别是深度强化学习，它能够在复杂的动态环境中自主学习和决策，为无人机轨迹规划提供了新的思路和方法。
四、基于深度强化学习的轨迹规划算法4.1 算法概述本文提出了一种基于深度强化学习的无人机轨迹规划算法。
该算法利用深度神经网络来学习环境的动态特性，并利用强化学习来优化无人机的飞行轨迹。
具体而言，算法通过深度神经网络来感知环境信息，并利用强化学习中的奖励机制来指导无人机的飞行决策。
4.2 算法流程（1）环境建模：首先，通过传感器等设备获取环境信息，并利用深度神经网络对环境进行建模。
（2）状态表示：将环境信息转化为强化学习中的状态表示，用于描述无人机的当前状态和目标。
（3）动作决策：基于当前状态，利用强化学习算法计算出最优的飞行动作。
基于神经网络的自适应无人机控制策略研究
基于神经网络的自适应无人机控制策略研究随着科学技术的迅速发展，无人机技术正在逐步走入人们的视野。
作为一种经过人工智能技术打造的飞行器，无人机有着广阔的应用前景，可以应用于军事、航空航天、民用等领域。
然而，无人机的高度自动化并不意味着其控制没有挑战。
对于能否精确定位、稳定飞行、防止意外飞行等问题，无人机控制策略的优化是必不可少的。
本文将就此展开探讨。
一、神经网络在无人机系统控制中的应用在无人机的控制策略中，神经网络技术是最常用的一种方法之一。
神经网络不仅可以对传感器数据进行处理，还可以处理信号处理器等组件发出的指令，甚至可以对无人机的航行紧急事件进行响应。
神经网络可以训练模型，使得无人机能够更加熟练地完成各种复杂任务，如精确定位和精确控制。
在控制策略中，神经网络可以将传感器数据降噪，提高无人机的定位和控制能力，同时，神经网络可以通过学习较长时间获得机器视觉的技能，帮助无人机更好地处理视觉感知、图像处理等任务，从而提高无人机的性能和精度。
此外，在无人机自适应控制中，神经网络技术也具有非常重要的作用。
在研究中，我们可以使用训练好的神经网络模型来根据实时数据和控制变量重新调整控制策略，以应对不同的环境和任务。
二、基于神经网络的自适应控制算法为了能够实现基于神经网络的自适应无人机控制策略，我们需要开发一种相应的自适应控制算法。
自适应控制算法可以从无人机的传感器数据和控制变量中学习和重构特定的控制策略，以适应不同的环境和任务。
对于无人机控制的高度自动化要求，自适应控制算法是无人机控制策略开发的有效方式之一。
自适应控制算法可以通过以下步骤来实现：1、对无人机传感器数据进行预处理，并将其送入神经网络模型中。
2、对模型进行训练，以使其学会对传感器数据进行分析和处理，生成最佳的控制信号。
3、将控制信号转换为无人机的特定动作，控制其相应的行为，如控制其方向、高度、速度等参数。
4、不断更新神经网络模型，以适应变化的环境。
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基于神经网络无人机轨迹估测的研究摘要随着科学技术的进步，微小型多旋翼无人机技术已经日渐成熟，其应用的领域也越来越广泛，随之对轨迹规划的要求也不断的提高。
无人机的轨迹规划是指在满足无人机性能指标和特定的约束条件下，寻找一条从起始点到目标点的最优或者次优的飞行轨迹，它是无人机实现自主巡航的重要组成部分。
本文利用人工模拟无人机航线，采用直线和斜线两种方法，利用神经网络模型对结果进行预测。
无人机飞行进行了仿真，对实验进行模拟，结果证实方法有一定的可行性和实时性。
关键词无人机；神经网络；自主巡航；轨迹跟踪ABSTRACTWith the progress of modern science and technology, the technology of mini multi-rotor UAVs is becoming more and more mature. And the application fields is becoming widely, and with this demands of trajectory planning is constantly increasing. On the condition that the UAVs satisfied with the performance and some specific constrains, the trajectory planning of unmanned aerial vehicle(UAV) refers to planning an optimal or sub-optimal flight from the starting point to the target point. It is an important part for the UAV to realize autonomous cruise. In this paper, the artificial neural network model is used to predict the results of artificial unmanned aerial vehicle (UAV), using straight line and oblique lines. UAV flight simulation, the simulation of the experiment, the results confirmed that the method has a certain feasibility and real-time.Key words UAV;Artificial Neural Networks;Autonomous Cruise; TracksTrack目录第一章绪论 (4)1.1无人机的概述 (4)1.1.1无人机系统组成及特点 (4)1.1.2无人机相关技术 (5)1.2国内外研究现状 (6)1.3本课题的主要研究内容 (6)第2章无人机轨迹图像获取 (8)2.1实验设备及搭建 (8)2.2视频转换为图像 (8)2.3图像中特征点提取 (8)第3章基于神经网络的无人机轨迹估测 (9)3.1神经网络简介 (9)3.2样本选择 (9)3.2.1 神经网络结构的构造 (9)3.2.2 隐含层节点数的确定 (11)3.2.3终止条件 (11)3.3沿y轴直线行进轨迹估测 (11)3.4 任意轨迹行进的估测 (13)第4章结果及误差分析 (16)第5章结论及展望 (16)第一章绪论无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）航迹规划（Path Planning）是根据任务目标规划满足约束条件的飞行轨迹，是无人机任务规划（Mission Planning）的关键技术之一[1]。
航迹规划是指根据预设或突发的地形数据，通过导航技术，在规定的时间内计算出最佳或次佳的航迹，考虑到地形数据存在误差及环境存在随机因素（如气候突变等），要求在飞行过程中实现轨迹动态修正，以便规避威胁环境，顺利完成预定任务[2]。
无人机航迹规划系统主要由无人机系统约束、自动驾驶仪（Autopilot）、航迹规划器和环境信息（如地形因素、气候影响、防空导弹及高炮打击威胁区及雷达扫描半径）等部分组成。
根据执行任务及无人机性能，无人机航迹规划可以分为侦察航迹规划、攻击航迹规划、作战评估航迹规划；根据无人机规模，可分为单机及多机航迹规划；根据飞行过程，可分为着陆段航迹规划、爬升段航迹规划及巡航段航迹规划；根据飞行环境，可分为确定环境下航迹规划和突发威胁环境下航迹规划；此外，按其所实现功能可划分为静态航迹规划及动态航迹规划，其中前者是航迹预规划，后者是实时航迹规划[3]。
航迹规划算法包括可行性方向算法(Feasible Direction Algorithm，FDA)、通用动态算法(General DynamicAlgorithm，GDA)及实时优化算法(Real-Time Optimizational gorithm，RTO)等。
此外，根据规划范围规划算法可分为全局规划算法及局部寻优算法。
航迹规划可按照三个层次展开：第一层是整体静态航迹预规划；第二层是局部航迹实时规划；第三层是航迹平滑[4]。
针对作战复杂情况的不同，为了达到更好的作战效果，通常需要进行无人机多机协同作战，因此需要进行多机协同航迹规划，包括协同会聚攻击及协同轮流攻击等。
而通常所规划的航迹均为具有夹角的航迹段的连线，难以满足无人机飞行性能要求，因此必须进行航迹的平滑。
1.1无人机的概述1.1.1无人机系统组成及特点无人机是指不需要飞行员驾驶，且整个飞行过程既可由机载设备自主控制，亦可远程操作的飞行器[5]。
因此无人机上无需安装驾驶舱及其它任何与飞行员有关的设备，无人机携带载荷相对于同规模的有人机更多。
由于无须诸如弹射座椅及座舱等生命保障系统，放宽了飞行品质的限制，设计时只需考虑飞行任务要求，可最大限度地寻求控制效率及气动效率。
在21世纪信息化战争中，要求武器具有零伤亡、高重复利用率等特征，无人机不仅可实现高重复利用率，而且完全实现了零伤亡[6]。
具体而言，无人机相对于其它飞行器具有以下优势：与侦察卫星相比，无人机具有以下优势：（1）光学分辨率高。
无人机与侦察卫星相比，其飞行高度更低。
目前的常规无人机，除临界飞行器外，飞行高度一般均不超过20000米，而合成孔径雷达（SAR）在20000米的高空能穿透雨云等障碍，可准确识别地面各类飞机、车辆和导弹的类型，具有较高的分辨率。
（2）预警时间短。
无人机可进行实时的侦察和监控，由于飞行高度较低，且分辨率较高。
因此可以及时发现敌情并及时预警。
（3）造价低。
与侦察卫星相比，无人机造价通常是侦察卫星造价的几十甚至几百分之一。
（4）机动能力强。
侦察卫星只能按照某些预定轨道飞行，不可任意变更轨道，因此无法随意截获和收集特定时空完整的信息情报。
而无人机则可以按照地面工作人员的指令，在保证不被发现及击落的前提下，在任意选定的目标区上空进行连续侦察并捕获目标区完整的电子情报，甚至可渗透到非常接近信息源的位置，以获得诸如移动电话等低功率设备的通信情报[7]。
当然，无人机也存在一些缺点，由于缺乏飞行员机动灵活的驾驶和决策，机载导航及控制设备的功能目前还达不到有人机的水平[8]。
无人机系统主要包括飞行控制系统、发射回收系统、测控系统、电源系统、数据链路系统和地面控制站（Ground Control Station，GCS）等[9]。
飞行控制系统是无人机的核心技术之一，对无人机飞行性能起决定性的作用，主要表现在无人机的稳定性、数据传输的可靠性、精确度、实时性等，其中自动驾驶仪是无人机飞行控制系统的核心[10]。
数据链路系统主要包括地面数据终端和机载数据终端，前者传递制导有效载荷命令，接收无人机飞行状态信息（如高度、速度、方向等）及任务有效载荷传感器数据（如图像数据、目标距离数据、方位数据等），后者用于传递图像及飞行数据，并接收地面指令。
发射系统保证无人机顺利升空，并在安全高度飞行；回收系统保证无人机在完成任务后安全返航。
1.1.2无人机相关技术无人机技术是个复杂的系统工程，内容涉及信息技术、自动控制技术、新材料技术、气动力设计技术、动力技术、遥测/遥感技术、微电子技术、激光技术等领域的最新成果的应用，同时还强调各学科间的交叉互动，其关键技术主要有：1.1.2.1飞行控制技术无人机飞行控制技术包括导航技术、传感技术和飞行控制律等。
其中，飞行控制律随着作战任务的不同而不同，特别是一机多用时，飞行控制律必须随着任务的改变而改变，因此飞行控制率的设计是个难点[11]。
无人机飞行控制系统发展趋向于小型化和高精度。
其中，前者要求控制部件的体积越小越好，而后者要求无人机的控制精度高，以便适应复杂的外界环境。
1.1.2.2动力技术为实现无人机续航时间长和承载任务多等要求，需要有高性能、低油耗、可靠性的发动机。
目前，无人机使用的发动机主要四种，分别是活塞式、涡轮式、转子式、太阳能式。
（1）活塞发动机航空活塞式发动机是利用汽油与空气混合，在密闭的容器（气缸）内燃烧，膨胀做功的机械装置。
活塞发动机具有油耗低、故障率低、噪声小、质量轻等优点。
（2）涡轮发动机涡轮发动机包括涡喷、涡扇、涡桨和涡轴发动机。
涡桨发动机可提高无人机的带载荷能力，如美国捕食者（MQ-1，Predator）无人机等；涡喷发动机可提高无人机巡航速度；涡扇发动机则有助于提高无人机滞空时间；涡轴发动机多用于无人直升机，如美国“火力侦察兵”。