文档介绍：186 电光与控制 V0118 No6
20116 Electronics OpticsControl
基于气象威胁的无人机航迹规划方法研究
11吕 211
(1211101294195730500)
摘要:针对复杂气象条件下的无人机航迹寻优问题,用栅格法进行环境建模;在基本蚁群算法的基础上,用确定性
选择与随机性选择相结合的方法对节点的状态转移规则进行改进。用精英蚂蚁系统、最大最小蚂蚁系统及最好最差
蚂蚁系统思想更新信息素规则,对部分参数进行自适应处理,并将遗传操作融入航迹搜索过程中,同时对航迹进行平
滑处理。仿真结果表明,改进的蚁群算法具有较强的航迹搜索能力,较好地克服了基本蚁群算法早熟及陷入局部最
优等缺点,通过规避风险及禁飞区,找到适合无人机飞行的最优解或近似最优解。
关键词:无人机;航迹规划;气象威胁;蚁群算法;遗传算法
v2714TP3919A文章编号:———
Route Based Weather
ZHU Guota01ZHOUShuda01L0B02WANGYanjielWANG
(1Institute 琍琋肌 1 珻;
甆 PLALintao,
AbstractHow optimal solutions route under adverse weather was studiedGrid
was applied establish environment 甌 state was
combining decided selection 甌 pheromone was through
Elitist Ant System(ASe)MaxMinAnt System(MMAS)and BestWorstAnt the basis
traditional Ant . processed ic
the routeswhich the mutesSimulationresults
the ACA has ability mutes 瑆 can the the
traditional ACA and may the optimal approximate optimal for UAV
Key wordsUAVrouteplanningweatherthreatAnt Algorithm(ACA)icAlgorithm
象条件极有可能造成无人机坠毁。同时,蚁群算法在航
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迹规划方面的研究与改进也较多,但仍存在易陷入局部
基于气象威胁的无人机航迹规划,其目的就是要最优解、算法早熟、航迹平滑度不够等问题。
找到一条能够在危险复杂的天气条件下实现无人机从本文主要讨论基于气象威胁、地形障碍和火力威
起始点到目标点间安全飞行的航迹,既要减少被危险胁的无人机航迹规划问题,用栅格法建立规划空间,用
天气摧毁的概率,又要降低坠毁的概率,同时还必须满改进的蚁群算法作为航迹搜索策略,从而确定最优可
足各种约束条件。飞航迹。
国内外学者在无人机航迹规划方面已经做了大量
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研究工作。总体看来,对基于地形障碍、火力威胁的航
迹规划研究的较多,很少涉及气象要素。在实际的无人问题描述
机飞行过程中,气象要素是很重