基于MDP的无人机避撞航迹规划研究

无人机(UAV)进行避撞前提下的目标搜索航迹规划是指在复杂且众多的环境障碍约束中通过合理规划飞行路径,以更快、更高效的形式找到目标;研究了无障碍环境条件下有限位置马尔科夫移动的规律,构建了相应的马尔科夫移动分布模型;在借鉴搜索系统航迹规划的前沿研究成果之上,结合马尔科夫决策过程理论(MDP),引入了负奖励机制对Q-Learning策略算法迭代;类比“风险井”的可视化方式将障碍威胁区域对无人机的负奖励作用直观地呈现出来,构建了复杂障碍约束环境下单无人机目标搜索航迹规划模型,并进行仿真实验证明该算法可行,对航迹规划算法的设计具有一定的参考意义。

基于Simulink与Unity3D的制导弹药弹道可视化仿真

针对制导弹药的弹道可视化仿真中,观察视角单一,场景搭建简陋,无法模拟战场环境下制导弹药在攻击中的动态过程等问题,提出一种制导弹药弹道可视化模型的搭建方法;以某型激光制导弹药为对象,基于Simulink与Unity3D软件建立了联合仿真模型,采用Matlab/Simulink软件构建六自由度弹道仿真模型,采用Unity3D搭建包括制导弹药、目标和战场环境在内的三维场景,采用UDP通信协议将Simulink中的仿真数据传输到Unity3D中,提出一种数值可视化技术,能同时观察制导弹药的飞行姿态和仿真数值结果,实现制导弹药在战场环境下的弹道可视化仿真;将制导弹药参数加载到仿真模型中,对不同状态的目标进行了模拟攻击实验,实验结果显示,该仿真模型能够多视角、全方位地显示制导弹药的飞行姿态、弹道和过载情况,对于需要修改参数以逼近实战条件下的攻击过程,每次修正都能立刻通过可视化平台查看和验证修改结果;该可视化仿真模型为制导弹药的可视化仿真提供了便利的方法,对制导弹药的设计和作战使用具有一定的参考作用。