飞行器参考航迹规划方法研究

无人机的路径规划与多目标调度研究

无人机的路径规划与多目标调度研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种具有广泛应用前景的无人驾驶飞行器，正逐渐成为各个领域的研究热点之一。

路径规划和多目标调度是无人机应用中的重要问题，涉及到无人机飞行的安全性、效率和资源的优化利用。

本文将围绕无人机的路径规划和多目标调度展开研究，探讨如何提高无人机的飞行效能和应用效果。

首先，路径规划是指确定无人机在飞行过程中的最优航线或轨迹，以满足特定的任务需求。

路径规划问题可以分为单目标路径规划和多目标路径规划两类。

在单目标路径规划中，无人机需要根据特定的目标函数，在保证避免碰撞等基本约束条件的前提下，选择最短路径或最佳路径来实现特定任务，如货物投递、监测巡航等。

而在多目标路径规划中，无人机需要同时考虑多个目标，如时间成本、能耗、风险等方面，以达到最优平衡。

路径规划问题的解决方法较多，其中常用的包括启发式搜索算法和优化算法。

启发式搜索算法是一类通过启发式信息指导搜索的算法，如A*算法、Dijkstra算法等。

这些算法通过定义评估函数，根据启发式信息确定搜索顺序，从而寻找最优路径。

优化算法则通过数学建模，将路径规划问题转化为寻找最优解的优化问题，如遗传算法、粒子群算法等。

这些算法通过不断调整参数和解空间的搜索范围，寻找最佳路径方案。

其次，多目标调度是指根据无人机在不同任务之间的优先级和资源约束，合理分配任务以最大程度地提高整体效率。

在多目标调度中，无人机需要根据任务的紧急程度、距离、资源可用性等因素，平衡多个任务之间的关联性与时效性，实现最佳调度安排。

例如，在快递配送领域，无人机的调度需要考虑不同快递点之间的距离和快递量，以及无人机的飞行速度和可携带货物重量，通过优化算法实现最佳配送方案。

多目标调度问题的解决方法主要包括启发式调度算法和智能优化算法。

启发式调度算法通过规则和经验判断确定任务的执行顺序和资源分配，如最早截止时间优先调度算法、最短任务处理时间算法等。

无人驾驶航空器的飞行路径规划

无人驾驶航空器的飞行路径规划在当今科技飞速发展的时代，无人驾驶航空器（以下简称“无人机”）已经成为了众多领域的重要工具。

从军事侦察到民用的物流配送、影视拍摄，无人机的应用场景越来越广泛。

而在这其中，无人机飞行路径规划是确保其安全、高效运行的关键环节。

无人机飞行路径规划的重要性不言而喻。

首先，合理的路径规划能够提高无人机的作业效率。

例如在农业植保领域，无人机需要在有限的时间内覆盖尽可能大的农田面积，通过精确规划飞行路径，可以减少重复飞行和遗漏区域，从而节省时间和能源。

其次，良好的路径规划有助于保障无人机的飞行安全。

避免与障碍物碰撞、应对复杂的气象条件以及规避其他航空器的干扰，都需要精心设计的飞行路径。

再者，优化的路径规划能够降低运营成本。

减少不必要的飞行距离和时间，降低能源消耗和设备磨损，对于长期运营的无人机项目来说具有显著的经济效益。

那么，如何进行无人机的飞行路径规划呢？这需要综合考虑多个因素。

地理环境是首要的考量因素之一。

地形的起伏、建筑物的分布、水域的存在等都会对无人机的飞行产生影响。

在山区，需要避开陡峭的山峰和山谷；在城市中，要避开高楼大厦和各种线缆。

同时，不同的地理环境还会对无人机的信号传输产生干扰，这也需要在路径规划中加以考虑。

气象条件同样不容忽视。

强风、暴雨、雷电等恶劣天气可能导致无人机失去控制或者设备损坏。

因此，在规划路径时，需要实时获取气象数据，选择在适宜的天气条件下飞行，并预留应对突发气象变化的应急方案。

任务需求也是决定飞行路径的关键因素。

如果是进行航拍任务，可能需要围绕特定的目标进行多角度拍摄；如果是物流配送，则需要考虑货物的装卸点和配送顺序。

不同的任务有着不同的要求，这就需要根据具体情况来定制飞行路径。

障碍物的识别与规避是路径规划中的重要技术难题。

现代无人机通常配备了各种传感器，如激光雷达、摄像头等，用于探测周围的障碍物。

但如何快速准确地处理这些传感器获取的数据，并及时调整飞行路径，仍然是一个需要不断研究和优化的问题。

基于差分进化算法的飞行器航迹规划

道平面内，利用一个有限项的多项式函数来逼近实际航迹在赤道平面内的投影，使航迹规划问题简化为在一个多项式系数空间中
的搜索寻优问题。用差分进化算法，于高超声速飞行器特点，利鉴规划得到赤道平面内的航迹，根据对应关系，最后得到实际航迹。
仿真结果表明，成的航迹自动避开了威胁生
ｓｍｕａｅ．ｈｅｔｍｏｅｓｅｔｂｉｅ．ｈｄｌｉｐｏｅｔｄｉｔｈｑａｏａｌｎ．ｄｏｙｏａｕｃｉｎｗｉｉｉｅｍｓｉｌｔｄＴｒａｄｌｉｓａｌｈｄＴｅｍｏｅｓｒ３ｅｅｐｌｎｍｉｌｆｎｔｔｆｔｔｒｓ ’ ｉｏｈｎｅ
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一种海上无人飞行器的快速航迹规划方法

后的直飞修正段Ｂ。
序列” Ｐ、。ＧＳ点控制点要满足导航和修正距离的约束。
收稿日期：０１０一７２１ —１２作者简介：李少华（９６）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。
１２５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（ｒａｉｓｃｒａｍｐｍｅｏ，ＲｐｏｂｌｔｏｄａｔｄＰＭ）ｂｉｉｈ法¨６、ｌ遗传算法。］
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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

无人机技术自动飞行的路径规划算法

无人机技术自动飞行的路径规划算法近年来，无人机技术的快速发展为人们的生活带来了便利和乐趣。

无人机的自动飞行是其中一个重要的技术领域，而路径规划算法作为无人机自动飞行的核心之一，在保证飞行安全和性能效果的前提下，起着至关重要的作用。

路径规划算法是指为无人机制定一条从起飞点到目标点的最优飞行路径的过程。

它的目标是通过合理地选取航线和航点，使得无人机能够安全、高效地到达目标点。

在路径规划算法中，有许多种方法可以实现自动飞行的路径规划。

下面将介绍几个常见的无人机自动飞行的路径规划算法。

1. 最短路径算法：最短路径算法是一种经典的路径规划算法，常用于无人机自动飞行中。

它通过计算起点到终点的最短路径长度来确定无人机的飞行路线。

在实际应用中，最短路径算法可以采用迪杰斯特拉算法、贝尔曼-福特算法等等。

通过这些算法，可以选择最短路径，使得无人机飞行时间最短。

2. A*算法：A*算法是一种启发式搜索算法，常用于无人机自动飞行的路径规划。

A*算法通过估计从起点到终点的最短距离，并通过启发函数来选择下一个飞行点，从而实现路径规划。

A*算法能够灵活地适应各种场景，并且具有较高的搜索效率和路径规划精度。

3. 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，也可以用于无人机自动飞行的路径规划。

遗传算法通过不断迭代优化路径，使得无人机可以选择最佳的路径。

它模拟了自然界的进化原理，以适应不同的环境和约束条件，从而得到最优的路径。

除了上述几种常见的无人机自动飞行的路径规划算法之外，还有其他一些算法如深度学习算法、蚁群算法等等，它们都可以用于无人机自动飞行路径规划，具有各自的特点和优势。

根据实际需求和应用场景的不同，选择适合的路径规划算法可以提高无人机的飞行效果和性能。

总结起来，无人机自动飞行的路径规划算法是实现无人机自主飞行的重要组成部分。

通过合理选择和应用路径规划算法，可以让无人机在飞行过程中做出明智的决策，避开障碍物，飞行安全到达目的地。

机动性约束下低空突防航迹规划算法研究

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一
种新的垂直面轨迹规划方法。方法在水平面规划的基础上重点分析了飞行器垂直面内的运动状态，结合过载、航迹倾角
等机动性约束条件对垂直面内的运动轨迹进行研究，将实际复杂的飞行轨迹简化为由直线段和圆弧段衔接而成的轨迹模型，对简化模型进行轨迹规划。仿真结果表明，针能够得到满足约束条件，并符合实际飞行的航迹。关键词：航迹规划；机动性约束；垂直面；过渡圆弧
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｏｉｉｇｔｅｒｑｉｍｅｔｆｌｗａｔｕｅｐｎ￣ａｉｎｗｉｅｏｒｆａｔａｉｈａｈ，ｐｔｌｎｉｇＣｍｂｎｎｈｅｕｒｅｎｓｏｌｔｄｅｅｔｔａｒｃａｔｃｕｌｆｇｔｐｔｏｉｏｈｌａｈｐａｎｎａｇｒｔｍａｅｎｒｓａｃｅ．Ｆｒｉｒｖｎｅｐｏｌｍｓｔａｅｍｅｒｄｌｎｉｉｕｔｎｅｏｔｉｅａｈｌｏｈｈｓｂｅｅｅｒｈｄｉｏｍｐｏｉｇｔｒｂｅｔｏｔｍｏｅｌｇｉｄｆｃｌａｄｔｂａｎｄｐｔｈｈｇｙｉｓｈｃｎｎｔｍｅｔｈｅｉｍｅｔｆｃｕｌｙｎｒｓｎａｈｐａｎｎｒｃｓ，ｎｅｅｔｃｌｎａｌｎｉｇａｏｅｅｒｑｒｔｕｅｎｔａｙｆｉｇｉｐｅｅｔｔｌｎｉｇｐｏｅｓｏｅｎｗｖｒａｐａｅｐｔｐａｎｎｏａｌｌｎｐｉｌｈ

固定翼无人机轨迹规划与路径规划算法研究

固定翼无人机轨迹规划与路径规划算法研究随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人机正逐步成为现代社会中广泛应用的一种技术手段。

无人机的应用领域包括卫星影像定位、搜索救援等领域。

而固定翼无人机是其中常用的一种类型。

然而固定翼无人机在实际使用中，经历了许多挑战，包括如何规划轨迹和选择路径等关键问题。

因此，如何准确、高效的规划固定翼无人机的轨迹和路径算法显得尤为重要。

一、固定翼无人机轨迹规划固定翼无人机的轨迹规划是指无人机在飞行过程中，从起点到终点过程中的路径规划。

而轨迹规划的关键在于尽量减少能量消耗的同时，求出一条符合要求的飞行路径，并确保无人机既安全又能满足要求。

在实际应用中，采用曼哈顿距离规划无人机的轨迹是很常见的一种方法。

曼哈顿距离的思想源于城市的地图，是两点之间水平和垂直距离的和。

这种方法能够很好地实现无人机的轨迹规划，减少能量消耗，提高飞行效率。

而对于复杂地形下的无人机轨迹规划，我们常采用基于遗传算法模拟的随机优化方法。

这种方法不仅可以对复杂地形进行规划，还可以结合当前的气象、空气动力学因素进行实时性飞行规划。

二、固定翼无人机路径规划算法在固定翼无人机的路径规划过程中，我们可以采用基于半正切算法的路径规划。

这种路径规划算法可以准确地测量固定翼无人机的位置和速度，并在空气动力学经过计算后，更好地决策路径规划。

对于复杂地形下的路径规划，利用神经网络算法进行计算是比较常见的方法之一。

神经网络算法可以通过大量的实验和训练，提高路径规划的成功率，减少飞机的能量消耗，然后提高飞行效率。

但是，在采用神经网络算法进行路径规划时，我们需要考虑到网络的实时性和高精度，保证返回精准的路径信息，而不是达到目的地后才发现问题，这对无人机的飞行安全具有至关重要的影响。

三、结论固定翼无人机的轨迹规划和路径规划是保证无人机能够正确飞行，完成任务的关键因素。

通过对多种算法的研究，我们得出了建议采用曼哈顿距离法和遗传算法模拟的随机优化方法规划无人机的轨迹；然后利用半正切算法和神经网络算法对路径进行规划，并保证实时精准。

旋翼无人机智能航迹规划研究综述

SurveyTechniques of Automation &Applications1引言无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)是在20世纪初作为靶机训练而出现的一种新型空中飞行器[1]。

近几十年来,随着科技与经济水平的快速发展,国内外学者对无人机的导航飞行控制,自主着陆等方面取得了巨大的成果,包括在无人机侦查、探测、救援等军事活动,摄影测量以及农场作业等实际操作中,无人机因其成本相对低廉、操作灵活、不惧伤亡等特点,在军事和民用领域得到了广泛的应用。

智能航迹规划[2]（在舰艇、自主战车、机器人等领域一般称为路径规划）是指在一些特定的约束条件下,为无人机规划出满足某些性能指标的从起始点到目标点的最优旋翼无人机智能航迹规划研究综述*皇甫淑云,唐守锋,童敏明,张宝山,孙海波(中国矿业大学信息与控制工程学院，江苏徐州221008）摘要:无人机在军事和民用领域的广泛应用,使其成为全球范围的研究热点。

智能航迹规划是旋翼无人机自主导航飞行的关键技术保障,有着重大的应用前景和研究意义。

本文对旋翼无人机智能航迹规划进行了研究综述，在旋翼无人机航迹规划模型的基础上，分析了传统经典算法、现代智能算法等规划算法，指出了其优点与不足并讨论了智能算法的改进算法，最后展望了无人机智能航迹规划的发展趋势。

关键词:旋翼无人机;飞行控制;航迹规划;智能算法中图分类号：TP312文献标志码:A文章编号:1003-7241(2019)06-0001-05Research on Intelligent Track Planning of Rotorcraft UAVHUANGFU Shu-yun,TANG Shou-feng,TONG Min-ming,ZHANG Bao-shan,SUN Hai-bo(China University of Mining and Technology,Xuzhou 221008China )Abstract:The wide application of UA V in military and civilian is a global research hotspot.Intelligent track planning is a key tech-nology guarantee of the autonomous navigation of rotor unmanned aerial vehicle,which has significant application pros-pects and research significance.In this paper,the research on the intelligent track planning of rotorcraft UA V is reviewed.Based on the rotorcraft drone track planning model,the traditional classical algorithm,modern intelligent algorithm and other planning algorithms are analyzed,and the advantages and disadvantages are pointed out and the improved intelli-gence algorithms are discussed.Finally,the development trend of intelligent track planning for unmanned aerial vehicles is prospected.Key words:rotorcraft UA V;flight control;track planning;intelligent algorithm*基金项目:国家重点研发计划(编号2016YFC0801800）收稿日期:2018-05-07飞行航迹。