基于速度障碍法的无人机避障与航迹恢复策略

针对在融合空域内,面临复杂障碍物时无人机飞行冲突解脱和航迹恢复问题,在速度障碍法的基础上提出了一种几何优化方法,并对这个问题进行了严格的数学描述。首先,根据无人机与障碍物之间的相对位置和速度关系,基于航迹预推模型确定其冲突类型,以及是否满足各解脱策略的条件。然后,选取相应的解脱策略。待冲突解脱完成后,无人机恢复至原飞行航线。之后,通过几何分析与理论推导证明该模型能够有效解决飞行冲突,并且给出了具体的冲突解脱和航迹恢复的时间。最后,在仿真中,所提方法根据不同场景自主选择冲突解脱策略,结果显示该方法简单高效。

基于支持向量机的概率型飞行冲突探测算法

为解决自由飞行条件下冲突探测概率估计问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的概率型飞行冲突探测算法。首先对飞机运动轨迹及保护区建模,飞机预测航迹误差服从高斯分布,以目标机为中心建立椭球保护区E模型,获得冲突和不冲突样本。在此基础上,选取飞机当前位置、速度矢量和向前看时间为特征量,采用SMOTE重采样方法解决样本不均衡问题,进行SVM训练,并通过Sigmoid函数概率映射法求解冲突概率,建立冲突探测模型。仿真结果表明,所提出的算法能够探测中短期向前看时间内飞行冲突,所得冲突概率准确、虚警率较低。