文档介绍：万方数据
基于一惴ǖ亩辔奕嘶郊９婊袁梦顺，陈谋，吴庆宪引言一Ⅲ在复杂的战场环境中，通常需要多架无人机协同作战，以完成复杂任务⋯。协同航迹规划能显著提升多无人机协同作战效能，已经得到越来越多研究人员的重视。协同航迹规划通常需要多无人机同时从起始位置起飞，在飞行过程中保持安全距离且规避障碍物和威胁区域，最终同时到达目标位置，执行打摘要：当多架无人机协同作战时，需要进行协同航迹规划，以提升任务成功率。将协同航迹规划中的约束转换—一籧虎—籶第卷第年吉林大学学报畔⒖蒲О文章编号：—为多个目标后，对．一Ⅲ算法与势场蚁群算法进行融合设计。算法首先对地图进行势场构建，使距离障碍物较近的节点不易被选择，并且引导搜索方向。然后对航迹代价、空间协同约束和时间协同约束进行数学建模，转换为数值指标，并设置为—惴ǖ亩喔瞿勘辍６訬猰算法设计了临界层选择方法和进化算法等。最后在二维和三维栅格地图中，改进—惴ɡ酶髦秩何8无人机搜索出期望的航迹。仿真实验表明，规划所得到的各无人机航迹安全且代价较小。关键词：多无人机；协同航迹规划；一Ⅲ算法；势场蚁群算法中图分类号：；文献标识码：琖：——，暇┖娇蘸教齑笱ё远г海暇，琋，，，．瑃瓼．甌瑃，，瓼琧．琲猟猟瑃甋．簃；猟收稿日期：一—基金项目：国家自然科学基金应急管理基金资助项目；装备预研中国电科联合基金资助项目；“十三五”装备预研基金资助项目作者简介：袁梦顺，男，安徽毫州人，南京航空航天大学硕士研究生，主要从事航迹规划研究，—．煌ㄑ蹲髡撸撼履一校拇铣淙耍暇┖娇蘸教齑笱Ы淌冢┦可际Γ主要从事非线性系统控制、智能控制和飞行控制等研究，—甧．。．
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问题描述，。成立；了琻，使，。。两个条件成立，则称Ｖ渫撸疟硎在协同航迹规划问题求解中，陈志旺等怛τ枚ㄏ駻米算法，有效完成了多无人机同时集结的任务；赵明等∞捎每瘴誓：幕惴ǎ茉谌肪持锌焖俟婊龆嗵蹩尚泻郊＃缓焯颒肈线，提出了粒子群改进算法，具有全局寻优性；徐瑞莲等【慕瞬罘纸惴ǎ虾玫卮砹诵间的制约关系，不能较好地处理某些目标。非支配排序遗传算法篘离和航迹安全两个目标，并且考虑时空约束，能为多无人机规划出协同航迹。但时空约束未加入非支配排序过程中，需要进行额外的排序，不能完全体现出非支配解的优越性。同时—算法在选择下一代种群的过程中，拥挤距离排序运算量较大，不适合处理高维目标优化问题。取提出了算法，算法总体框架与．算法大致相同，主要改进为用参考点法替换了拥挤距离排序，使算法运算量减小且能保持种群个体的多样性，因此能解决高维优化问题。基于以上研究，为使算法能给多架无人机规划出安全、平滑且代价较小的航迹，且保持多个目标独立优化，笔者提出一种—惴ㄓ胧瞥∫先核惴ń岷系亩嗄勘杲惴āＫ惴ń睬蛏柚梦=障碍物较近的节点不易被选择，并且引导搜索方向，加快算法收敛速度。随后利用改进笏惴ń行迭代搜索，其中设计了临界层选择方法和进化算法等。由于势场具有引导性且参考点法运算量较小，笔者算法收敛速度较快，能在二维和三维栅格地图中进行协同航迹规划。仿真实验表明，规划出的协同航迹能满足期望需求，且瞿勘旰稻嫌拧在协同航迹规划中，多架无人机由起始位置起飞，前往目标位置并执行任务。对航迹规划中的约束条件，首先需要考虑无人机自身性能约束、地形和威胁区域旧Ｆ浯涡枰?悸强占湫际锤魑奕机在飞行时，需保持适当的安全距离。同时还需要考虑时间协