基于气象威胁的无人机航迹规划方法研究

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。

航迹和飞行计划相关算法的改进

针对航迹与飞行计划相关算法中出现的运算效率差和结果不稳定等问题,对航迹相关算法进行改进。减少了参与相关度计算的航线数量,提高了相关度计算的效率;采用遗传蚁群算法根据相关度对航迹与飞行计划进行整体匹配,解决了采用简单依次匹配所带来的结果不稳定性。通过仿真进行验证。