无人机航路规划研究

人工蜂群算法的无人机航路规划与平滑

第６卷第４期
２１０１年８月
智
能
系
统
学
报
Ｖｏ＿ｏ．Ｉ６Ｎ４Ａｕｇ２．０１１
ＣＡＡＩＴｒｎａｔｏｎＩｔｌｉｅｔＳｓｅａｓｃｉｎｓｏｎｅｌｇｎｙｔｍｓ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１７－７５２１．４０ｏ：０３６／．ｓ．６３４８．００．１ｓ１１
ｕｓｎｎａｔｆｃａｅｃｌｎｙａｇｒｔｍｉｇａｒｉｉｌｂｅｏｏｌｏｉｈｉ
ＬＵＭｉ，Ｚｉ，ＦＮＧｎ，ＺＩｎＯＵＪｅＥＸｉｇＨＡ０Ｚｅｙｈｎｕ＇
（．ｃｅｃｎｅｈｏｇｎＥｅｔ —ｐｉＣｎｒｌａｏａｒ，ｕｙｎ７０９ｈｎ；．ＬｏａｇＩｓｔｔｏｌｔ — ｐｉｌ — １ＳｉｅａｄＴｃｎｌｙｏｌｒｏｔｏｔｂｒｏＬｏａｇ４１０，Ｃｉａ２ｕｙｎｔｕｅｆｅｒＯｔａＥｎｏｃｏｃｏＬｔｙｎｉＥｃｏｃ
个多维函数优化问题，后利用人工蜂群算法的然
优势，到多维函数的最优解，找最后对优化后的航路进行了平滑，ＵＶ对规划后的航路可飞．真实使Ａ仿
验结果表明，所研究的方法可有效规划出航路，所且
式，使得整个蜂群总是能很自如地发现优良蜜源（花粉）实现自组织行为（图１所示）或，如．

基于改进遗传蚁群算法的无人机航路规划

ｓｎｃ．Ａｖｉｉｏａｐｉｌｓｌｉｎａｄｒｄｉｇｃｌｕａｉｉｒｈｙｔｃｉｕｅｏｅｐｔｌｎｎｇａ— ｅｅｏｄｎｇｌｃｌｏｔｍａｏｕｔｎｅｕｃｎａｃｌｔｎｇｔｍｅａｅｔｅｋｅｅｈｎｑｓｆｒｔａｈｐａｎｉｌｏｈ
优这一问题，提出了一种改进的遗传蚁群算法。遗传算法阶段给出了一种小变异和引入新种群算子，维持了较优种群的多样性，蚁群算法阶段设计了一种基于航路代价的初始信息素获取规则，保证蚁群具有较好的初始信息素分布，在求解时能够
避免陷入局部最优。仿真结果表明，与其它算法相比，提出的改进算法收敛速度大大提高，能在更短的时间规划出更优的
ｇｒｈ．ＴｅｔｄｔｎｌｇｒｈｏｖｒｅｓｏｌｎａｌｎｏｌｃｌｐｉｌｓｌｔｎｅｓｙｏａｍｐｏｅＡＡｏｉｍｓｈａｉｏａｏｔｍｓｃｎｅｇｌｗｙａｄｆｌｉｔａｏｔｏｕｉａｉ．ＳｎｉｒｖｄＧＡｔｒｉｌａｉｏｍａｏｌＡｇｒｈｉｐｅｅｔｄｉｉａｅ．Ｍｉｏｔｔｎａｄｉｔｄｃｎｅｏｏｙｏｅａｏｒｉｅｅｇｎｔ－ｌｏｔｍｓｒｓｎｅｎｔｓｐｐｒｉｈｎｒｍｕａｉｎｎｒｕｉｇｎｗｃｌｎｐｒｔｒａｅｇｖｎｉｔｅｅｉａｏｏｓｎｈｃｌｇｒｈｔｉｎａｎｍｕｔｌｏｏｉｓｎｔｅａｔｌｏｔｍｈｅ，ｅｐｅｅｔａｒｌｆｂａｎｎｅｉｉａｈｒｍｏｅｏｉｍｏｍａｔｉｌｐｅｃｌｎｅ．Ｉｈｎｇｒｔｉａｉｈｐａｓｗｒｓｎｕｅｏｔｉｉｇｔｔｌｅｏｎｏｈｎｉｐｂｅｎｐｔｏｔｓａｄｏａｈｃｓ，ｗｈｃｕｒｎｅｓｂｔｒｉｉａｈｒｍｏｅｄｓｂｔｎａｄａｏｄｌｉｔｃｌｐｉｌｏｕｉｎｉｈｇａａｔｅｅｔｎｔｌｅｏｎｉｔｕｉｎｖｉｓｆｌｎｏｌａｔｅｉｐｉｒｏａｏｏｍａｓｌｔ．ｏＣｍｐｒｄｗｔｔｅｇｒｈ，ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｈｗｔａｕｇｒｔｍｍｐｏｅｅｃｎｅｇｎｅｇｅｔａｄｏａｅｉｏｈｒａｏｔｍｓｈｉｌｔｅｕｔｓｏｔｒｏｈｉｒｖｓｔｏｖｒｅｃｒａｌｈｌｉｏｓｈｏａｉｌｈｙ，ｎｃｎｏｔｉｅｔｒｐｔｔｅｓｔ．ａｂａｎｂｔａｈｗｉｌｓｉｅｈｍｅＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＡＶ；ａｈｐａｎｎ；ｎｔｌｏｔｍ；ｔａｇｒｈＵＰｔｌｎｉｇＧｅｅｉａｇｒｈＡｎｏｉｍｃｉｌｔ

无人机群协同搜索最佳路径规划法

无人机群协同搜索最佳路径规划法一、无人机群协同搜索概述无人机群协同搜索是一种新型的搜索技术，它利用多架无人机的协同作业来提高搜索效率和覆盖范围。

这种技术在事侦察、灾害救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。

无人机群协同搜索技术的发展，不仅能够提升搜索任务的成功率，还将对相关领域的技术进步产生重要影响。

1.1 无人机群协同搜索的核心特性无人机群协同搜索的核心特性主要包括以下几个方面：- 高效性：无人机群通过协同作业，能够在短时间内完成对广阔区域的搜索。

- 灵活性：无人机群可以根据任务需求快速调整搜索策略和路径。

- 智能性：无人机群能够利用先进的算法进行自主决策，优化搜索路径。

1.2 无人机群协同搜索的应用场景无人机群协同搜索的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 事侦察：在复杂地形或敌方控制区域进行隐蔽侦察。

- 灾害救援：在地震、洪水等自然灾害发生后，快速定位受困人员。

- 环境监测：对森林、海洋等大面积区域进行生态或污染情况的监测。

二、无人机群协同搜索技术的发展无人机群协同搜索技术的发展是一个跨学科、多领域的技术融合过程，需要航空、计算机科学、通信技术等多方面的共同努力。

2.1 无人机群协同搜索的关键技术无人机群协同搜索的关键技术包括以下几个方面：- 路径规划算法：开发高效的路径规划算法，确保无人机群能够以最优路径进行搜索。

- 通信与协同控制：建立稳定的通信机制，实现无人机群之间的信息共享和协同控制。

- 自主决策能力：提升无人机的自主决策能力，使其能够根据实时信息调整搜索策略。

2.2 无人机群协同搜索技术的发展历程无人机群协同搜索技术的发展历程可以分为以下几个阶段：- 初期探索：早期无人机群协同搜索技术主要依赖于简单的编程和预设路径。

- 技术突破：随着算法和通信技术的进步，无人机群协同搜索开始实现动态路径规划和实时信息共享。

- 成熟应用：目前，无人机群协同搜索技术已经在多个领域得到实际应用，并展现出良好的发展前景。

无人机多机协同航迹规划的研究及发展

第26 卷第 3 期2 0 0 9 年9 月战术导弹控制技术Control Technology of Tactical M issileVol〃26 No〃3Sep 〃2 0 0 9无人机多机协同航迹规划的研究及发展胡中华，赵敏，撒鹏飞（南京航空航天大学自动化学院，南京210016）摘要：构建了无人机协同航迹规划的结构框架，并阐述了其发展，分析了无人机系统约束及威胁场约束，探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况，并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。

最后，阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题及发展趋势。

关键词：无人机；协同航迹规划；蚁群算法；遗传算法；神经网络中图分类号：O22文献标识码：A文章编号：（2009）03-050-6Research and development trend of cooperativepath planning for multiple UAVsHU Zhong-hua，ZHAO Min，SA Peng-fei（College of Automation Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016）Abst r act：Cooperative path planning is one of the critical technologies of m ulti unm anned air vehicles cooperative operation.The C ooperative P ath planning developm ents of the UAVs and fram ework is developed，constraint o f UAVs self and m enace fields is analyzed.The algorithms of cooperative planning and geometric m odeling hom e and abroad is also discussed.The genetic algorithm，neural networks and ant colony optim ization algorithm are particu- larly studied.Finally，a brief conclusion of the key problem s and the developm ent trend of it are described.Key words：UAV；cooperative path planning；AC O；GA；neural networks无人机（UAV，Unma nne d Air Vehic le s）由于具有重量轻、尺寸小、机动性高、隐蔽性好、适应性强和不必冒生命危险等特点，在民用和军用领域受到广泛关注。

无人机应用发展关键基础设施与低空公共航路网规划

*通信作者资助项目：国家自然科学基金项目（41971359），中国科学院重点部署项目（ZDRW-KT-2020-2）修改稿收到日期：2022年6月17日① 中国民航网. 新业态无人机行业飞速发展. (2022-01-06)[2022-06-17]. /1/6/202201/t 20220106_1337505.html.政策与管理研究Policy & Management Research引用格式：廖小罕, 徐晨晨, 叶虎平, 等. 无人机应用发展关键基础设施与低空公共航路网规划. 中国科学院院刊, 2022, 37(7): 977-988.Liao X H, Xu C C, Ye H P, et al. Critical infrastructures for developing UA Vs’ applications and low-altitude public air-route network planning.Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2022, 37(7): 977-988. (in Chinese)无人机应用发展关键基础设施与低空公共航路网规划廖小罕1,2,3 徐晨晨1,2,3*叶虎平1,3 谭翔2,3 房世峰1,3 黄耀欢1 林静1,31 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京 1001012 中国科学院无人机应用与管控研究中心北京 1001013 中国民航局民航低空地理信息与航路重点实验室北京 100101摘要当代无人机特点是数量众多、应用范围广、活跃频次高和用户众多。

对于安全运行，高标准的无人机软硬件系统可靠性和鲁棒性至关重要。

无人机运行高度依赖于新技术和外部高技术基础设施。

其中，低空公共航路网（又称低空“天路”）是一种保障低空无人机安全和高效运行的关键新型基础设施。

基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划

２ＣｅｇｕＡｉｃａｔＤｅｓｇ＆ＲｅｅｒｈＩｓｉｕｅ．ｈｎｄｒｒｆｎｉｎｓａｃｎｔｔｔ，ＡｖａｉｎＩｄｓｒｒｏａｉｎｏｉａ，ＣｈｎｄｉｔｎｕｔｙＣｏｐｒｔｆＣｈｎｏｏｅｇｕ，６０４，ｉａ１０１Ｃｈｎ）
基于速度矢量场的无人机实时动态航路规划
李春涛易小芹胡木
（．１南京航空航天大学自动化学院，南京，１０６２０１；２中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所，都，１０１．成６０４）
性问题；动态实时规划应用中，立了环境信息更新方法，在确实现了对动态环境的描述。过仿真验证，明速度通表矢量场法能够根据动态环境信息及时规避威胁到达目标点，法具有良好的完备性和实时性，用于局域动态算适
摘要：对局域动态环境中无人机实时航路规划展开研究，出了一种基于速度矢量场的二维动态实时航路规针提
划方法。过建立不同空间特征区域速度场模型，通实现了速度场驱动下的无人机航路规划。中采用虚拟目标点文法解决了速度矢量场航路规划局部陷阱问题；用探测步长法，采实现了无人机机动约束的融合，决了航路可飞解
ＡｂｔａｔＡｎｏ —ｉｅｒａ—ｉａｈｐａｎｎｓｐｏｏｅｏｎｎｅｅｉｌｖｈｃｅＵＡＶ）ｉｗｏｄ — ｓｒｃ：ｎｌｅｌｔｎｍｅｐｔｌｎｉｇｉｒｐｓｄｆｒｕｍａｎｄａｒａｅｉｌ（ｎｔ —ｉ

无人机侦察航路规划指标体系分析

总第２２０期
舰船电子工程
ＳｉｅｔｏｉＥｎｉｅｒｎｈｐＥｌｃｒｎｃｇｎｅｉｇ
Ｖｏ．１Ｎｏ４１３．
３２
２１年第４０１期
无人机侦察航路规划指标体系分析
孙彦飞
（解放军炮兵学院摘要
ｋｙｔｃｏｐｉｈｍｉｓｎｏｅｏａｃｍｌｓｏｓｆｒＵＡＶ．ＴｈｓｔｘｎｌｓｄｔｅｍｏｔｄｘｓｏｒｇａｓｉｅｔａｙｅｈｓｌｉｅｅｆｏｒｍｍｉｇＵＡＶ ’ ａｑｉｉｉｎｒｕｅａｄｄｓａｙｎｐｎＳｃｕｓｔｏｔｎｉ — ｏｃｓｅｂｕｓａｌｈｎｈｙｔｍｆｉｄｘｓｕｓｄａｏｔｅｔｂｉｉｇｔｅｓｓｅｏｅｅ．ｓｎ
ｓｎｅｖｌａｉｇｔｅｆｃｏｒ，ｉｈｃｉｎｔ．Ｐｏｒｍｍｉｇａｑｉｔｎｒｕｅｒａｏａｌｎｉｔｉｌｅａｃ，ｅａｕｔｆｔｆ￣ｕｙｆｅｅｋｎａｄｅｃｒｇａｎｈｅｅｉｒｃｇｎｃｕｓｉｔｓｎｂｙａｄｓｅｉｃｌｉｔｉｏｏｅｃｎｆａｙｓｈ
赵登攀
合肥２０３）３０１
在未来战争中，无人机将担负战场侦察、评估毁伤效果、校射等重要作战任务，学合理地规划侦察航路是无科
无人机；察航路侦Ｖ７２９
人机完成作战任务的关键。文章分析了无人机侦察航路规划的主要指标，对指标体系的确立进行了探讨。并关键词

基于进化算法的雷达对抗侦察无人机航路规划

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｔ ’ ＳｒｅｑｕｅｓｔｅｄｔｏｐｌａｎｔｈｅｂｅｓｔｒｏｕｔｅｏｆｔｈｅＵＡＶｆｏｒｒａｄａｒＥＷｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅｂｅｆｏｒｅ
中图分类号：ＴＮ９５３文献标识码：Ａ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＲｏｕｔｅＰｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｆｏｒＲａｄａｒＥＷＲｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅＢａｓｅｄｏｎＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
束、机动性能约束和侦察任务约束，综合轮盘法、最优保存策略和６种进化算子形成进化算法，并对航路规划问题进行求解。仿真结果表明，利用约束量化方法和进化算法对雷达对抗侦察无人机进行航路规划是可行的。关键词：雷达对抗侦察无人机，进化算法，航路规划，侦察方向，目标价值
ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅｔａｓｋａｒｅｔａｋｅｎｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｌｙ．Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｉｒｔｈｍｗｈｉｃｈｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｒｏｕｌｅｔｔｅｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｔｒａｔｅｇｙａｎｄｓｉｘｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｏｐｅｒａｔｏｒｓｉｓｕｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇ．Ａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｔｅｓｔｉｓｍａｄｅａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｒｅｓｔｒａｉｎｔｓｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｓｏｌｖｅｔｈｅｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍａｐｐｒｏｐｉａｒｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＵＡＶｏｒｆｒａｄａｒＥＷｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ，ｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｙｒａｌｇｏｉｔｒｈｍ，ｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇ，ｒｅｃｏｎｎａｉｓ —