一种改进的安全曲面生成算法

传统安全曲面生成算法存在运算规模不可控、运行时间长以及生成的曲面复杂等问题,不满足机载系统快速性、可靠性的需求。针对上述问题,通过压缩数字高程图、改进地形坡度限制、分析纵向曲率限制,优化了安全曲面的生成算法,并在曲面上进行航迹规划。仿真结果显示:改进的安全曲面生成算法减少了不必要的计算,相较于传统算法,效率提升3~6倍,在曲面上规划得到的航迹满足直升机低空突防场景下的需求。

基于不同地形的低空安全突防曲面处理算法

低空突防能力问题是无人飞行器(UAV)飞行安全的核心问题之一。针对不同地形的低空安全突防曲面问题,提出一种处理算法。该算法首先将安全走廊的概念融入到飞行曲面设计中,将三维航迹划分为水平航迹和垂直航迹规划,考虑飞行器的最小离地高度等因素,设计出平滑安全的飞行曲面,提高了飞行器突破"台风眼"区域的安全性。然后根据不同地形的特征,利用聚类算法对其进行分类,再采用二维三次卷积算法,提出基于不同地形的低空突防安全曲面设计方法。仿真结果表明,该算法能够快速实现低空安全突防的需求,降低飞行代价。

飞行器三维突防航迹快速生成方法

介绍了一种飞行器低空突防三维航迹规划方法。通过分析敌防空区域地形方差,判断其地形特征,决定最佳离地高度,从而构建了飞行器安全飞行曲面。利用D ijkstra算法,在安全飞行曲面之上,进行二维航迹节点的搜索,达到三维航迹规划的目标。搜索空间维数的缩小,存储节点数目的删减,都加快了航迹生成的速度。威胁概率模型的建立,航迹代价函数的构造,权重比值的分配,使得规划出的航迹具有一定的威胁/地形回避和地形跟随效果。最后给出了算例和仿真结果。

基于协同进化的多无人机航迹规划研究

关于多无人机航迹优化研究,针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划,达到摧毁目标最大化,解决不同无人机之间的协同和防撞问题,提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法。利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面,采用并行进化的方案,将每个无人机航迹规划当作一个子问题,通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机间的时间协同和空间防撞。各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法收敛的快速性。仿真结果表明,算法有效实用,能快速得到各无人机的低空突防三维航迹,可为多无人机航迹优化提供手段。

无人机地形预处理低空突防轨迹规划技术

针对无人机低空突防飞行问题,提出了一种基于飞行器最大过载约束、爬升角约束和速度约束的数字地形直接平滑技术,设计了多步判断逻辑和山峰保护逻辑以提高平滑收敛速度和对山峰的保护,生成满足无人机飞行性能约束的安全可飞行曲面;在此曲面上进行轨迹规划,避免了复杂的轨迹可飞性和安全性处理工作,提高了轨迹规划效率;利用正交配点法将无人机轨迹规划问题进行离散化,转化为非线性规划问题,并利用序列二次规划方法进行攻击轨迹求解。仿真表明,该技术能快速生成可飞行的攻击轨迹。

基于改进小生境遗传算法的无人机航迹规划

无人机的航迹规划是实现其快速突防攻击的关键技术之一。针对在规划中需满足各种复杂约束条件，提出了一种基于改进小生境遗传算法的航迹规划方法。仿真结果表明，该算法结构简单、执行效率高，能够快速规划出一条满足要求的航迹路径。