2 ACS 电子科大 可飞航迹 协同路径规划 Path Planning of UAVs Swarm Using Ant Colony System
飞行器导航技术的智能路径规划
飞行器导航技术的智能路径规划导言飞行器导航技术是现代航空领域的重要组成部分，对于确保飞行器的安全、高效飞行至关重要。
随着人工智能技术的发展和应用，智能路径规划在飞行器导航中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨飞行器导航技术中智能路径规划的原理和应用。
一、智能路径规划的原理1.1 智能路径规划的概念智能路径规划是利用人工智能技术，结合飞行器导航的相关数据和条件，通过算法和模型的设计，实现飞行器最优路径的规划。
智能路径规划能够考虑诸多因素如飞行器性能、空中交通管制、天气状况等，并根据实时数据进行动态调整，以保证飞行器安全、高效地到达目的地。
1.2 智能路径规划的关键技术（1）数据采集与处理技术：通过飞行器上的传感器、卫星导航系统等设备，收集大量飞行器导航所需的相关数据，如飞行速度、高度、气象信息等。
然后利用数据处理技术对这些数据进行筛选、整合和分析，为路径规划提供基础数据支持。
（2）路径规划算法：智能路径规划算法考虑了多种因素，如空中障碍物、飞行器性能、航线限制等。
其中常用的算法包括A*算法、遗传算法、模糊逻辑算法等。
这些算法通过优化路径选择，使得飞行器能够在不同情况下选择最佳路径。
（3）动态调整技术：智能路径规划还需要实时获取并分析飞行器当前的位置、速度、姿态等信息，根据实时数据进行路径调整。
这样能够对突发状况做出快速反应，提高飞行器导航的安全性和准确性。
二、智能路径规划的应用领域2.1 自动驾驶飞行器在自动驾驶飞行器中，智能路径规划是必不可少的。
飞行器通过利用导航系统和传感器获取周围环境的信息，结合智能路径规划算法，能够自主判断、规划路径，避开障碍物，确保安全将乘客或货物准确送达目的地。
智能路径规划在自动驾驶飞行器中能够提高飞行效率、节省能源、减少事故风险。
2.2 空中交通管理智能路径规划也被广泛应用于空中交通管理系统中。
通过利用飞行器导航数据和实时情报，智能路径规划能够为不同飞行器规划最优航线，避免空中交通拥堵，并减少空中事故的风险。
无人船舶中的航迹规划与协同控制系统设计
无人船舶中的航迹规划与协同控制系统设计无人船舶作为一种无需人员操纵的船舶，根据事先设定的航线和任务，在海洋中自主航行执行各项工作。
而航迹规划与协同控制系统则是无人船舶实现自主航行和任务执行的核心技术。
本文将围绕航迹规划与协同控制系统的设计展开讨论，分析其中的关键要素和技术挑战。
首先，航迹规划是无人船舶中航行路径的设定和计划的过程。
航迹规划的目标是使无人船舶能够高效、安全地完成预定任务，并考虑到环境因素和航行要求。
在设计航迹规划系统时，需要考虑以下几个方面：一是环境感知和定位。
无人船舶需要借助各种传感器技术获取周围环境的信息，如海洋测深、潮汐、海流等数据，以便规划出最佳航线。
同时，定位技术的准确性也直接影响航迹规划的精确度和可行性。
二是任务约束和船舶性能。
在规划无人船舶的航迹时，需要考虑船舶自身的性能参数，如船速、航向稳定性等，并结合任务要求制定相应的约束条件，保证船舶能够按时完成任务。
三是航行安全性。
航迹规划系统需要考虑航行安全性，避免与其他船只或障碍物相撞，并根据实时环境信息进行合理的避碰和航线调整。
基于以上要素，航迹规划系统可采用多种方法，如经典的基于规则的方法、基于优化算法的方法以及基于机器学习的方法。
其中，基于规则的方法是传统的航迹规划方法，通过预设规则和经验知识来制定航线。
而基于优化算法的方法可以通过数学模型和计算调整航线，以实现最优路径规划。
此外，近年来应用起来更加广泛的是基于机器学习的方法，通过训练模型来学习航线和环境之间的关系，从而实现智能航迹规划。
协同控制是无人船舶中保证多艘船舶之间协调运行的重要技术。
在无人船舶系统中，协同控制系统负责保持无人船舶之间的合理距离、避免碰撞、协同工作等。
协同控制系统的设计涉及以下方面：一是通信与协作。
无人船舶之间需要进行实时通信，共享位置信息、任务信息等。
在设计协同控制系统时，需要选择适合的通信协议和通信手段，并考虑通信网络的可靠性和鲁棒性，以保证船舶之间的协作顺利进行。
无人机航迹规划算法综述
2022年 4月 April 2022Digital Technology &Application 第40卷 第4期Vol.40 No.4数字技术与应用77中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2022)04-0077-03DOI:10.19695/12-1369.2022.04.26无人机航迹规划算法综述成都飞机工业集团有限责任公司 彭闪 殷苑 田峰 冯张伟 姚森航迹规划作为任务规划的核心，在任务规划中起着决定性作用。
本文首先介绍了无人机航迹规划的国内外研究现状，再介绍了几种常见的航迹规划算法，最后表述了航迹规划中的一些难点与问题，并对航迹规划的发展进行了总结。
近几十年来，无人驾驶飞机在战争中已得到广泛应用，由于其机上无人操作的特点，直接减少了人员伤亡，缺少飞行员可以减轻体重，降低成本，并为新的作战范例提供机会。
将使无人机能够在最少或没有人为干预的情况下执行任务，这样的军事和民用任务可能包括情报搜集、目标跟踪和救援任务[1]。
1 国内外研究现状近年来，国内外涌现了大量关于航迹规划的算法。
各式各样的算法优缺点各异，所适用的场景也不尽相同。
Al等人[2]提出了一种以较低的计算复杂度提供动态路径发现的启发式算法。
2003年，Nikolos等人[3]设计出一种用于无人驾驶飞行器(UAV)自主导航的离线/在线路径规划器。
解决了在已知环境中使用离线规划器的无人机导航问题。
Sahingoz等人[4]采用遗传算法(GA)，提出了一种多无人机系统的可飞行路径规划。
2006年，Foo等人[5]提出了一种粒子群优化(PSO)算法来规划三维路径。
通过使用PSO算法规划出避开障碍物和威胁区的可行路径。
魏等人[6]在2016年研究了一种基于高度层引导因子的改进蚁群算法。
2013年，刘等人[7]提出了一种改进后的稀疏A*算法，通过降维将三维航迹规划将至二维航迹规划，降低了计算复杂度与规划时间。
无人驾驶航空器的飞行路径规划技术
无人驾驶航空器的飞行路径规划技术在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶航空器已经成为了航空领域的一个热门话题。
无人驾驶航空器，也就是我们常说的无人机，其应用范围越来越广泛，从军事侦察到民用的航拍、物流配送等领域，都能看到它们的身影。
而在无人机的众多关键技术中，飞行路径规划技术无疑是至关重要的一环。
它决定了无人机能否高效、安全地完成各种任务。
要理解无人驾驶航空器的飞行路径规划技术，我们首先得明白什么是飞行路径规划。
简单来说，就是为无人机设计出一条从起始点到目标点的最优路径。
这个最优路径的标准可不是单一的，它需要综合考虑多种因素，比如飞行距离最短、能耗最低、避开障碍物、适应环境变化等等。
在实际的飞行环境中，无人机面临着各种各样的挑战和限制。
首先是地形和地貌的复杂性。
比如说，山脉、峡谷、高楼大厦等都会对无人机的飞行造成阻碍。
这就要求飞行路径规划技术能够精确地识别和避开这些障碍物，确保无人机的飞行安全。
其次，气象条件也是一个重要的影响因素。
强风、暴雨、低能见度等恶劣天气都会影响无人机的飞行稳定性和操控性。
因此，路径规划需要根据实时的气象数据做出相应的调整。
再者，无人机自身的性能和限制也需要被考虑进去。
比如电池续航能力、飞行速度、负载能力等，都会对路径的选择产生影响。
为了实现有效的飞行路径规划，科学家和工程师们采用了多种方法和技术。
其中，基于数学模型的规划方法是比较常见的一种。
这种方法通过建立复杂的数学模型来描述无人机的飞行环境和运动规律，然后利用优化算法求解出最优路径。
比如，常见的有 Dijkstra 算法、A算法等。
这些算法能够在给定的环境条件下，快速找到一条满足特定要求的路径。
另外，基于人工智能的方法也逐渐受到关注和应用。
例如，深度学习技术可以让无人机通过大量的数据学习和训练，从而具备自主规划路径的能力。
无人机能够根据以往的飞行经验和对环境的感知，实时调整路径，以应对各种突发情况。
除了以上提到的方法，还有一种基于地图的路径规划技术。
一种海上无人飞行器的快速航迹规划方法
序列” Ｐ 、 。Ｇ Ｓ点 控制点要满足导航和修正距离 的约束 。
收稿 日期 ：０ １ ０一 ７ ２ １ —１ ２ 作者简介 ： 李少华 （９ ６ ） 男 ， 士研究生 ， １８ 一 ， 硕 主要从事航迹规划研究 。
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四 川 兵 工 学 报
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为 了实现海上航迹 的快速规划 ， 对海上 禁飞区采用椭 圆 拟合表示 。禁飞 区可 以是地形复杂 的岛屿 、 气候 恶劣 的海 面 区域 、 敌方的火力 区等 。以岛屿为 主 的地 形禁 飞 区为例 ， 对 复杂狭长 的岛屿 ， 可用多个 小椭 圆表示 。如 图 １ 示 ， 色 所 黑 为海域 ， 白色为岛屿 ， 十字 网格椭 圆是禁 飞区。
发射 点通 常没有方 向限制 ， 限制发射点 的方 向在从 这里
发射点到 目标进入点的 １０ 范 围内。 ８。
１２ ５ 海上高度约束 ．．
对于飞行器在海 面的高 度约束 ， 特定段 高度 给定 后 ， 在 航迹 中的高度都是 固定的 。
２ 基于扩展树的快速航迹规划
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法 （ ｒ ａｉｓ ｃ ｒａｍ ｐ ｍｅ ｏ ， Ｒ ｐｏ ｂｌｔ ｏｄ ａ ｔ ｄ Ｐ Ｍ） ｂ ｉｉ ｈ 法¨６ 、 ｌ 遗传算法 。］
、 搜 索 算 Ａ
等 。虽然这些方 法理论上 比较成 熟 ，
但在实 际应 用中 ， 由于广 阔的物 理飞行 空间 ， 杂的约束 条 复 件， 很难在可 接受 的规 划 时间 内获 得结 果 最优 或满 意 的航 迹 。在现代 战争 中 ， 战场环境 的瞬息万 变使 得实时航迹 规划
基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究
基于改进ACS算法的移动机器人路径规划研究作者：马小陆梅宏龚瑞王兵吴紫恒来源：《湖南大学学报·自然科学版》2021年第12期摘要：针对蚁群系统（Ant Colony System，ACS）算法存在收敛速度慢、路径不平滑、易陷入局部最优等缺点，提出了一种基于万有引力搜索策略的ACS算法. 为了解决算法初期由于地图信息匮乏，导致蚁群寻路盲目性较大的问题，提出了简化ACS算法对初始信息素浓度进行更新. 引入万有引力算法搜索策略，提升了算法收敛速度，且有效解决了局部最优问题. 对每次迭代获取到的最优路径进行优化，减少了路径的转折点数量、提升了路径平滑性. 仿真试验表明，改进算法能够有效提升算法的收敛速度、路径平滑性. 将改进算法应用到实际的移动机器人导航试验中，试验结果表明，改进算法能够有效解决移动机器人的路径规划问题，且有效提升移动机器人的导航效率.关键词：移动机器人;路径搜索;最优路径;蚁群系统算法;万有引力算法中图分类号：P242.6 文献标志码：AResearch on Path Planning of Mobile RobotBased on Improved ACS AlgorithmMA Xiaolu1，2†，MEI Hong1，2，GONG Rui1，2，WANG Bing1，2，WU Ziheng1，2（1. School of Electrical and Information Engineering，Anhui University of Technology，Maanshan 243032，China;2. Anhui Province Key Laboratory of Special and Heavy Load Robot，Maanshan 243032，China）Abstract：Aiming at the shortcomings of slow convergence speed， unsmooth path and easy to fall into local optimum in Ant Colony System（ACS） algorithm， an ACS algorithm based on gravitational search strategy is proposed. Firstly， in order to solve the problem that the lack of map information in the initial stage of the algorithm leads to the great blindness problem of ant colony algorithm， a simplified ant colony algorithm is proposed to update the initial pheromone concentration; secondly， the search strategy of gravity algorithm is introduced to improve the speed of the later algorithm and effectively solve the local optimal problem; finally， the optimal path obtained by each iteration is optimized， which reduces the number of turning points and improves the smoothness of the path. Simulation results show that the improved algorithm can effectively improve the convergence speed and path smoothness of the algorithm. Additionally， the improved algorithm is applied to the actual mobile robot navigation experiment. The experimental results show that the improved algorithm can effectively solve the path planning problem of mobile robot， and effectively improve the efficiency of robot navigation.Key words：mobile robots; path search; optimal path;Ant Colony System（ACS）algorithm;Gravitational Search Algorithm（GSA）路径规划问题是移动机器人研究的重点对象之一，是指移动机器人依据现有信息规划出一条从起始位置安全到达目标位置，且满足各项性能指标的完整路径[1]. 近年来，国内外学者对路径规划问题进行了大量的研究，并取得了一定的成果. 传统路径规划算法有Dijkstra算法[2]、A*算法[3]、人工势场法[4]等，随着移动机器人工作空间复杂度的提升，逐渐涌现出一系列的智能仿生算法，如遗传算法[5]、粒子群算法[6]、人工蜂群算法[7]等.蚂蚁系统（Ant System，AS）是由Dorigo等[8]提出的一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的仿生算法. 虽然AS算法已经能够有效解决移动机器人路径规划问题，但是依旧存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题，因此，Dorigo等[9]于1997年提出了蚁群系统（Ant Colony System，ACS）. ACS算法具有并行性、強鲁棒、易实现等优点，可以有效解决移动机器人路径规划问题，但是ACS算法仍存在寻路速度慢、易陷入局部最优、路径不平滑等问题. 针对上述问题，国内外学者提出了多种优化方法. 文献[10]引入了蚁周模型更新信息素，提高了蚁群搜索效率，降低局部最优概率;文献[11]提出了一种A*算法和ACS算法的融合算法，加快了算法的收敛速度，提高了最优路径的质量;文献[12]引入了信息素阈值，提高了算法的全局搜索能力，增加了最优路径的多样性;文献[13]提出了一种自适应启发函数，提高了蚁群的寻路效率，加快了算法的收敛速度.针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若蚂蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈Akmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）為常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ为全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij为路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一种新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分别表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若螞蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈Akmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）为常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ为全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij为路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一种新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分别表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若蚂蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈Akmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）为常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ为全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij为路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一种新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分別表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若蚂蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈Akmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）为常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ为全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij為路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一种新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分别表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若蚂蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈Akmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）为常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ為全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij为路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一种新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分别表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k针对ACS算法收敛速度慢、易陷入局部最优和路径转折点数量过多等问题，本文在ACS 算法的基础上提出了一种引力蚁群系统（Gravitational Search Ant Colony System，GSACS）算法. 首先，引入了简化的ACS算法，对初始信息素浓度进行更新，降低了算法初期蚁群寻路的盲目性;同时，引入了万有引力搜索策略，提升了算法路径寻优的收敛速度，有效克服了局部最优问题;最后，提出了路径优化方法，减少了路径转折点数量，提升了移动机器人的导航效率. 仿真和实验结果证明，GSACS算法所规划出的路径是有效且可行的，并且相比于ACS算法，寻路效率更高.1 蚁群系统算法自然界中，蚂蚁在觅食时会不断向周围环境中释放一种名为信息素的物质，当某条路径上的信息素浓度逐渐增多，则越来越多的蚂蚁都会选择该路径行走[14]. 在ACS算法中，若蚂蚁k当前位置为节点i，将根据伪随机比率规则计算出后续行走的节点j，其公式如式（1）所示.j = argi∈A kmax[ταij（t）η βij（t）]，q≤q0pkij（t），q>q0 （1）式中：q0（q0∈[0，1]）为常数;q（q∈[0，1]）为随机数. 若q≤q0，则按照上述公式筛选后续行走节点;若q>q0，则按照pkij（t）选择后续行走节点. pkij（t）如式（2）所示.pkij（t） = ，j∈Ak0， Otherwise （2）式中：α为信息启发因子;β为距离启发因子;Ak为蚂蚁k可以行走邻节点的集合;η βij（t）为节点i到节点j的启发信息，其公式如式（3）所示.ηij = （3）当蚂蚁由节点i移动到节点j时，更新路径〈i，j〉上的局部信息素浓度，其公式如式（4）所示.τij（t + 1） = （1 - ζ）τij（t）+ ζτ0 （4）式中：ζ为局部信息素浓度挥发系数;τ0为路径〈i，j〉上的初始信息素浓度值.当所有蚂蚁完成一次迭代寻路时，则会更新当前最优路径上的全局信息素浓度[15]，其公式如式（5）（6）所示.τij（t + n） = （1 - ρ）τij（t）+ ρΔτij （5）Δτ kij =，Tij∈T0， Otherwise （6）式中：ρ为全局信息素浓度挥发系数;Δτ kij为路径〈i，j〉上的信息素浓度增量;Lk表示第k只蚂蚁搜索到的路径长度.2 万有引力算法2.1 基本原理万有引力算法（Gravitational Search Algorithm，GSA）[16]是Rashedi等于2009年提出的一種新的启发式智能优化算法. 根据牛顿的万有引力定律可知，空间中两个物体间的相互作用力F与惯性质量成正比，与距离的平方成反比，引力F如式（7）所示.F =G （7）式中：G为引力常数;m1和m2分别为两个物体的质量;r为两物体之间的距离.GSA算法通过种群的粒子位置移动来寻找最优解，随着算法的不断迭代，粒子依靠相互作用力在空间中不停的搜索运动，直至搜索到最优解. 由于GSA存在收敛速度过快、全局搜索能力较差、局部最优问题较为严重等问题，导致该算法并没有被广泛应用到移动机器人路径规划任务中.2.2 数学模型假设一个d维空间内有N个粒子，定义第i个粒子的位置如式（8）所示.Xi = （x1i，x2i， (x)i， (x)i），i=1，2，…，N （8）在t时刻，粒子i在第d维空间上受到粒子j的引力大小为F kij（t），其公式如式（9）所示.F kij（t）=G（t）（x kj（t）-x ki（t））（9）式中：Mi（t）和Mj（t）分别表示t时刻粒子i和粒子j的质量;ε为一个很小的常数;Rij （t）为t时刻粒子i与j之间的欧几里得距离，其公式如式（10）所示;G（t）为t时刻下的引力系数，其公式如式（11）所示.Rij（t）=‖Xi（t），Xj（t）‖2 （10）G（t） = G0 e （11）式中：G0为初始时引力常数;α为一个常量;T为最大迭代次数.为了增强随机可能性，定义在t时刻，粒子Xi在k维空间中所受引力合力F ki（t）等于周边所有粒子对其引力之和，F k。
无人机任务分配与航迹规划协同控制方法
无人机任务分配与航迹规划协同控制方法孙小雷1，齐乃明1，董程2，姚蔚然1【摘要】针对无人机协同控制问题，提出一种多无人机任务分配与航迹规划的整体控制架构。
将威胁和障碍区域考虑为合理的多边形模型，使用改进的A*算法规划出两个航迹点之间的最短路径。
并利用该路径航程作为任务分配过程全局目标函数的输入，采用与协同系统相匹配的粒子结构进行改进粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）任务分配迭代寻优。
根据分配结果并考虑无人机性能约束，基于B-spline法平滑路径组合，生成飞行航迹。
仿真结果表明，算法在保证计算速度和收敛性能的同时，能够产生合理的任务分配结果和无人机的可飞行航迹。
【期刊名称】系统工程与电子技术【年(卷),期】2015(000)012【总页数】5【关键词】无人机；任务分配；航迹规划；改进A*算法；改进粒子群优化【文献来源】https:///academic-journal-cn_systems-engineering-electronics_thesis/0201259112137.html0 引言无人机在民用领域和军事战略中起着越来越重要的作用，能够完成包括火灾监测、搜索救援、侦查追踪和执行歼灭等多种任务［1-3］。
执行任务的复杂性以及环境的不确定性，要求无人机系统具有更高的决策能力和自主性。
而任务分配和航迹规划是多无人机实现协同自主控制的关键技术［4］。
由于任务分配与航迹规划属于非确定性多项式（nondeterministic polynomial，NP）问题［56］，穷举法或最优控制法求解过程将耗费大量的计算代价，甚至难以实现。
所以该领域在近_些年的研究中主要以智能算法为核心［7-9］，求取近似最优结果，主要包括：模拟退火（simulated annealing，SA）算法、进化算法（evolution algorithm，EA）、遗传算法（genetic algorithm，GA）和粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法等。
无人机多阶段航迹预测协同任务规划
无人机多阶段航迹预测协同任务规划齐骥;王宇鹏;钟志【摘要】In this paper,a multi-stage path prediction algorithm of the decentralized mission planning for cooperative UAVs is presented. The planning horizon is defined as the period between the start of task assignment and completion of any task.In every planning horizon, each UAV utilizes the A* algorithm to predict the paths to all tasks and provide the path distances for task assignment.Furthermore,the cluster algorithm is introduced to modify the tasks value vector.The UAVs negotiate the task assignment solution and calculate the shortest path to assigned task in the detection range in real time.Finally,the B-spline curve is addressed to convert the shortest path into flyable smoothing trajectory that subject to the flight constraints.For validation,the scenario of multiple UAVs to perform cooperative missions is considered.Numerical results show thatthe proposed algorithm can achieve the quasi-optimal assignment solution and generate the flyable trajectory in real time.In addition,the satisfactory performance to accomplish the pop-up tasks is demonstrated.%针对多无人机（Unmanned Aerial Vehicles，UAVs）协同控制问题，提出了一种UAVs多阶段航迹预测分布式任务规划方法；定义从一次任务分配开始到其中一项任务完成为一个任务周期；在每个规划周期，首先，各UAV使用A*算法快速预测到所有任务目标的路径，提供至任务分配；然后，采用聚类算法修改目标价值向量，协商分配结果，并实时计算探测范围内的最短路径；最后，采用三次B样条曲线平滑所分配的最短路径，在线规划出满足飞行约束的飞行航迹；通过仿真实验对算法的有效性进行了验证，结果表明，提出的算法能够实时获得近似最优的任务分配结果并规划出可飞行航迹，并有效处理突发任务。
无人机飞行路径规划算法研究
无人机飞行路径规划算法研究一、引言近年来，无人机技术逐渐成为各行业的热点，其应用广泛，其中飞行路径规划算法是无人机技术的关键。
本文旨在探讨当前无人机飞行路径规划算法的研究状况及其应用领域，并提出改进的方向。
二、无人机飞行路径规划算法概述无人机飞行路径规划算法是指为无人机寻找航迹的一种方法。
根据任务需求，路径规划算法能够实现不同的目标，如最小化路径长度、最小化能量消耗、避免障碍物等。
目前，无人机飞行路径规划算法主要包括基于遗传算法、基于粒子群优化算法、基于蚁群算法、基于混合算法等多种方法。
这些算法通过将问题转化为优化问题，并将目标函数和约束条件转化为适应度函数，根据适应度函数进行迭代优化，从而达到寻找无人机最优路径的效果。
三、无人机飞行路径规划算法研究进展无人机飞行路径规划算法的研究已经取得了一定的进展。
以基于遗传算法为例，研究者通过对遗传算法的改进，如引入多目标遗传算法、改进的遗传算法等，提高了算法的求解效率和准确性。
而基于粒子群优化算法则在搜索空间的选取和参数的优化方面进行了改进，提高了算法的收敛性和搜索能力。
另外，近年来，研究者还将无人机飞行路径规划算法与其他算法结合，形成了混合算法。
例如，将遗传算法与贪婪算法相结合，将蚁群算法与模拟退火算法相结合等。
这些混合算法能够充分利用各自算法的优点，提高路径规划的效果。
四、无人机飞行路径规划算法的应用领域无人机飞行路径规划算法在许多领域都有广泛的应用。
其中，农业领域是应用无人机的主要领域之一。
无人机可以通过规划的飞行路径，对农田进行巡查、测绘、施肥等操作，提高农作物的生长质量和农业生产效益。
此外，无人机飞行路径规划算法还被应用于公共安全领域。
在灾害救援过程中，无人机可以通过规划的飞行路径，进行灾区勘察、救援物资投放等操作，提高救援的效率和安全性。
另外，无人机飞行路径规划算法还可以应用于城市交通管理、环境监测、航空航天等领域。
这些应用领域都需要无人机能够按照合理的路径进行飞行，完成相应的任务。
无人飞行器系统的协同控制与路径规划
无人飞行器系统的协同控制与路径规划近年来，无人飞行器系统在各个领域得到了广泛的应用。
为了实现更高效安全的应用，无人飞行器系统的协同控制和路径规划成为了研究的热点。
本文将对无人飞行器系统的协同控制和路径规划进行分析，探讨其研究现状和未来发展方向。
一、无人飞行器系统的协同控制无人飞行器系统包括若干个无人飞行器，它们之间需要进行协同控制，以实现整体效益最大化。
目前，无人飞行器系统的协同控制主要采用分布式控制策略，即将整体控制任务分配给各个单元，单元之间进行信息交互，实现联合控制。
分布式控制策略可以降低传感器故障对系统的影响，增加系统的鲁棒性。
无人飞行器系统的协同控制需要考虑到多个因素，包括无人飞行器之间的通信，控制策略的设计和执行，以及状态变量的维护和传输等。
其中，控制策略的设计是关键，它需要考虑到系统的模型、运动学和动力学特性，以及机载传感器的数据获取和处理。
现有的控制策略主要包括基于分布式优化的协同控制策略和基于去中心化控制的协同控制策略。
前者采用全局优化方法，将整体控制任务分解为各个单元的局部控制任务，然后交由各个单元分布式地求解。
后者则采用本地信息的协同控制，各个单元之间进行信息交互和共享，实现整体控制。
二、无人飞行器系统的路径规划无人飞行器系统的路径规划是指对多个无人飞行器的运动轨迹进行规划，以达到最佳的整体性能。
路径规划需要考虑到多个因素，包括无人飞行器之间的碰撞避免、飞行器的动力学约束、不确定环境下的路径规划等。
一般来说，路径规划可分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段。
全局路径规划通常采用启发式算法或最优化算法，例如A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等，以求解最短路径或最优路径。
相比之下，局部路径规划更加注重避障和规避动态障碍物。
目前，局部路径规划主要采用基于模型预测控制的方法，预测机器人和障碍物的轨迹，然后避开障碍物，实现规划路径。
三、前沿研究和未来发展无人飞行器系统的协同控制和路径规划是一个复杂的系统工程，需要考虑到多个因素的交互作用。
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Keywords-UAVs swarm; pathplaning; ant colony sytem
I. 1. INTRODUCTION
Defenses measures for the large scale surface targets such as important airports, harbors and communication centers are getting more and more emphasized in all over the world. Every early alarm and interception resistance methods are included in the national defense system. Successful assault relied on single or several guided missiles becomes severely difficult. To alter this situation, it is necessary to develop new attack manners and to design new strike platforms to execute suppressant task. The attack manner that utilizing the small attack Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) swarm implements cooperative assault mission is an ideal one.
One of remarkable attributes of Attack UAVs is long time stay in the air, which is like the sword of Damocles, hanging over the enemy’s area to search potential targets and launch attack to destroy the striking poinห้องสมุดไป่ตู้s at any moment to make sure that the enemy could not take injudiciousness measures. Meanwhile, making use of communication technology, the small attack UAVs swarm could weave a large detection network which could cover a more widely target area. Additionally, UAVs swarm could ameliorate the identification angle and increase target detection probability in cooperative mode to make sure the every striking point in the searching area could not be concealed[1].
(1)snake shape (2)to-and-fro progress shape (3)spiral shape
Figure 1 Three basic modes of reconnaissance loitering search paths
II. WAYPOINTS SELECTION
To account for suppressing the surface targets, it is crux for attack UAVs to destroy the defense facilities and strike the weapon systems, such as missile-launch vehicles, the airplanes parking in the apron, the ground-based radar systems. To make sure successful attack, it is necessary for the UAVs to close these points to accomplish search and identification. Accordingly, relied on the intelligence aforehand, the specific locations which are needed to particularly search are set as potential target points. The UAVs utilize these points as waypoints to plan an efficient path in order to search the target exhaustively. The purpose of path planning is to produce minimal length and flyable paths.
Path planning using waypoint selection is widely documented in ground robotics and manipulator systems. However, the technological advances in the field of robotics are not quite suitable for the UAVs, because the path generated from the ground path planning algorithm is not always flyable. The UAVs’ flying path has to meet the speed and turning limits of the UAVs. Approaches to solving path planning problem for UAV were included in Dubins methodology, optimization techniques, Dijkstra method and Voronoi diagram. Dubins showed in his work
2009 Fifth International Conference on Natural Computation
Path Planning of UAVs Swarm using Ant Colony System
Li Wei, Zhang Wei Research Institute of Electronic Science and Technology, University of Electronic Science and Technology of China
would influence the stable fly attitude, and in the other hand, it would decrease the flight speed. Consequently, UAVs should fly in the straight line to avoid taking redundant turn.
Advances in avionics, GPS-based navigation, and flight control techniques fuelled the use of UAV in military employment[2]. In the application of suppressing the surface target area for the UAVs swarm, one of open issues is path planning. For an unknown reconnaissance target area, the targets searching problem of UAVs swarm is how to efficiently allocate and control UAVs to accomplish exhaustive search in the minimum cost. For the sake of flight efficiency, it is uneconomical to always take turns during the flight, for in one hand, taking turn