基于遗传算法的无人机航迹规划研究

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1、中国西部科技201O年04月(中旬)第09卷第11期总第208期基于遗传算法的无人机航迹规划研究张延松(中南大学机电工程学院，湖南长沙410083)摘要：本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法，指出了无人机航迹规划的定义；提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图，采用DUkstra算法搜索威胁及障碍分布图，求解初始最短路径。在初始最短路径基础上，采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验，结果验证了遗传算法能提高航迹质量。关键词

2、：无人机；航迹规划；voronoJ图；DUkstra算法；遗传算法D01：10．3969A．issn．1671—6596．2010．11．021StudyonaPathPlanningforUAVwithGeneticAIgorithmZHANGYan-song(CollegeofElectricalandMechanicalEngineering，CentralSouthUniversity，ChangshaHunan410083)Abstract：ThispaperstudiesamethodforUAVpa

3、thplanningwithgeneticalgorithm，pointsoutthedefinitionofUAVpathplanning，andproposesaUAVpathplanningalgorithmundertheconditionofgivendistributionofthreatsandobstacles．Accordingtothedistributionofthreatsandobstacles，voronoidiagramoftheUAVflightroutesiSconstructe

4、d．andtheinitialshortestpathiSSOlvedbvsearchingthedistributionofthreatsandobstaclesbyusingDijkstraalgorithm．Onthebasisoftheinitialshortestpath，theinitialpathisoptimizedwithgeneticalgorithm．Finally，accordingtothesimulationresults，itisverifiedthatthegeneticalgor

5、ithmcanimprovethequalityoftheUAVpath．Keywords：UAV；Pathplanning；voronoidiagram；Dijkstraalgorithm；Geneticalgorithml引言威胁和飞行障碍物分布已知，威胁为敌方雷达和导弹阵地；航迹规划是指在特定的约束条件下，寻找运动体从初(2)无人机在巡航阶段，以定常速度做某高度的水平飞始点到目标点满足某种性能指标最优的运动轨迹。无人机行，对威胁及障碍做规避飞行。航迹规划是指在综合考虑无人机机动性能、突防概率、碰2．2算法概

6、述地概率、飞行时间约束因素下，寻找一条从初始点到目标(1)首先根据己知的威胁分布情况，取威胁中心点构点的最优或可行飞行轨迹。航迹规划的核心是其采用的算造出威胁分布的Voronoi图；(2)求出各链接线的中点；法，算法的优劣直接影,I~JN航迹规划的水平。(3)在Voronoi图的基础卜，利L}=jdijkstra算法在图中搜索无人机航迹规划有很多可用的算法，如：动态规划法路径，构成粗略最短路径；(4)用遗传算法优化初始航“、神经网络法、模拟退火法、最优控制方法、启发式线。搜索法、最速下降法、Voronoi图法、遗

7、传算法等，各3算法的描述种算法各有其优缺点，算法的优劣主要取决于算法的快速3．1威胁及障碍分布的Voronoi图构造性、算法求出解的最优性。本文在文献[3]的基础上，提根据己知的威胁和障碍分布情况，构造出威胁及障碍分出一种以Voronoi图法为基础，采用遗传算法进行优化的布的Voronoi图，如图一所示。方法。Voronoi图法一般只适用于二维路径规划，是根据敌方威胁以及地形障碍情况，作出相邻两威胁或障碍的中垂线，形成围绕各个威胁和障碍的多边形，多边形的边界就是可飞。给出边界的权值，最后用某种搜索算法来获得最优航

8、迹。遗传算法用复制、杂交、变异使初始解逼近最优解，五要素包括：染色体编码、初始群体、适应度函数、遗传操作和控制参数。它的特点是町以得到全局最优解，收敛很快到达最优解附近。2算法的应用条件和算法概述2．1算法的应用条件图l威胁及障碍分布的Voronoi图在用该算法做航迹规划时，本文有以下假设：(1)图中，s点为起点，G点为终点，灰色区域为障碍物和威收稿日期：201O-03—