基于协同任务的无人机群航路规划算法

当前,无人机在航行途中,与无人机群和其他环境因素,例如,执行任务的目标地点、飞行障碍物共同构成一个庞杂的飞行环境,系统里的各部分既相互制约又相互影响,使得多机协同航路规划评估问题十分复杂,表现出飞行场景动态性与信息不确定性、任务艰难性、建模复杂性、组合多样性、计算复杂性和时间紧迫性等特点。特别是针对面向协同任务的航路规划评估,还要考虑时序、编队、任务等各方面因素,这些因素不仅仅是定量信息,还有很大一部分是定性信息。采用A-star算法将定量信息与定性信息进行合理融合,客观规划协同航路。通过实验仿真,路径规划算法能有效地避开多个路障点,在实际监测中具有较好的效果。