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[發明專利]面向變化環境的超低空飛行器三維多批多航跡規劃方法有效

專利信息
申請號: 201710049692.2 申請日: 2017-01-23
公開(公告)號: CN106815443B 公開(公告)日: 2018-02-06
發明(設計)人: 陳晨;吳嘯塵;陳杰;丁舒忻;彭小迪;張明陽;王韞卓 申請(專利權)人: 北京理工大學
主分類號: G06F17/50 分類號: G06F17/50;G01C21/20
代理公司: 北京理工大學專利中心11120 代理人: 仇蕾安,高燕燕
地址: 100081 *** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 面向 變化 環境 超低空 飛行器 三維 多批多 航跡 規劃 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及三維航跡規劃領域,具體涉及一種面向變化環境的超低空飛行器三維多批多航跡規劃方法。

背景技術

航跡規劃是隨著現代科技進步而興起的一門新興技術,它是任務規劃系統中的重要一部分。該技術現在已被廣泛應用于各種系統中,如飛行器、潛艇、車輛等路徑規劃系統中。無人飛行器航跡規劃則是在一系列物理及任務的限制條件下所進行的為飛行器規劃最滿意或達到任務需求程度航跡的過程,航跡規劃需解決的是將這些約束與航跡規劃目標相結合,尋找多約束下的最優航跡。因此從上述定義來看,航跡規劃就是將明確的規劃目標與各種限制函數相匹配的最優化問題。

在國內外眾學者的眾多研究成果當中,為了減小搜索空間,提高算法的收斂速度,大多數情況下往往只考慮二維平面內的航跡搜索,將水平面和垂直平面的規劃問題分開考慮。諸如通視圖法、隨機路線圖法、輪廓圖法,人工勢場法等方法都可以對二維路徑進行規劃。

但二維規劃很難有效地同時考慮地形跟隨、地形回避和威脅回避,尤其對于低空突防航跡規劃。因此在此基礎上眾多學者開始進行三維航跡規劃的研究。但在三維路徑規劃方面,由于約束條件眾多,模型相對復雜,因此研究成果相對較少。方法主要有粒子群優化算法、遺傳算法、蟻群算法、禁忌搜索及啟發式搜索等。

不論是二維或三維規劃,無人機領域的研究均占了大多數。但與無人機相比,這里所要研究的目標飛行器具有飛行高度低,巡航時飛行速度變化范圍小,自主規避與導航能力較差,對回避自然障礙物的要求高等有別于其他飛行器的自身固有特點。因此雖然在航跡規劃方法上有可以借鑒之處,但在對此類超低空飛行器進行規劃時還是需要把其固有特點轉化為相應的約束條件。

此外,在目標研究方面,不僅需要對單階段多飛行器的協同規劃進行研究,為了適應當今的任務需求還需要對多階段多飛行器航跡規劃進行研究,實現多機協同執行任務等功能,最終使得任務的完成度更高。綜上,如何在更復雜的環境條件下不斷借助前階段飛行器獲取的環境信息進行更精確,可靠的航跡規劃成為一個新的需要解決的問題。

發明內容

有鑒于此,本發明提供了一種面向變化環境的超低空飛行器三維多批多航跡規劃方法,能夠在變化環境條件下,解決超低空飛行器在協同作戰時的航跡規劃問題。

一種面向變化環境的超低空飛行器三維多批多航跡規劃方法,所述超低空的飛行高度低于200米;具體包括如下步驟:

步驟一、根據超低空飛行器的特點以及約束條件,在仿真軟件中建立目標模型;

步驟二、根據已知的地理環境,采用柵格化的方法,創建三維的地理環境矩陣;根據已知的敵防空部署位置信息,建立與地理環境矩陣相同規模的飛行空域威脅度矩陣,同時將火力覆蓋區域內各離散位置的威脅度存入矩陣相應位置;

步驟三、根據地理環境矩陣與飛行空域威脅度矩陣,以及步驟一中獲得的目標模型,先后使用蟻群算法和粒子群混合算法,在規定的始末點之間對當前批次各飛行器的初始航跡進行規劃,每個飛行器獲得一條初始航跡;之后在已知的地理環境加入未知山峰威脅,并讓飛行器在此環境中按照初始航跡進行模擬飛行,并在遇到未知威脅或火力攻擊威脅時,實時更新自己的地理環境矩陣與威脅度矩陣;并將更新后的地理環境矩陣與威脅度矩陣發送至地面,地面根據接收到的所有更新內容,統一對當前的地理環境矩陣與威脅度矩陣進行更新;

步驟四:在按照規劃的初始航跡的模擬飛行過程中,若每個飛行器均被擊落,則返回步驟三,根據更新之后的地理環境矩陣與威脅度矩陣,重新進行下一批飛行器的航跡規劃,否則至步驟五;

步驟五:若有抵達終點的飛行器且完成最終任務,則仿真結束;若未完成最終任務則返回步驟三,根據更新之后的地理環境矩陣與威脅度矩陣重新進行下一批多個飛行器的初始航跡規劃;直至最后一批飛行器飛行結束之后,無論任務是否完成,仿真均結束。

較佳地,所述步驟三中模擬飛行的具體方法為:

第1步、預先建立一個用于表征未知山峰威脅的曲面表達式,并按照地理環境矩陣的規模進行柵格化,得到山峰矩陣,值為0代表存在山峰,1代表不存在山峰;

第2步、飛機在按照初始航跡飛行過程中,若未遇到未知山峰威脅,則按初始航跡飛行;若探測到第1步中未知的區域存在未知山峰威脅,此時,飛機將自動繞行,并將山峰矩陣中所有值為“0”的位置對應到地理環境矩陣的各位置;將所述地理環境矩陣的各位置處的1變成0,并作為斥力點;完成更新;

第3步、將初始航跡中所有未發生的航跡點作為引力點;之后,獲得各引力點的引力,斥力點的斥力以及引力和斥力所產生的合力;

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