一种无人机三维航迹规划算法研究

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1、一种无人机三维航迹规划算法研究航空技术的发展，无人机在军用与尺用领域的应用不断扩人，如：敌情侦察、地形勘探、地理测绘、目标轰炸、高压巡线等⑴2】。无人机执行的任务复杂多样，为了提高其生存能力，必须实现自主飞行。航迹规划作为无人机自主飞行的关键技术之一，一直是国内外学者们研究的热点。航迹规划可以被看作是优化--系列未知航点集的多约束组合问题，据现有的报道，很多人工智能算法可有效解决该问题。例女II，XUC等⑶提出采用人工蜂群算法（Artificialbeecolonyalgorithm,简称ABC）去解决无人机航迹规划问题，并在侦察蜂搜索阶段加入混沌算子，取得了

2、不错的效果；SZCZERBARJ等⑷在A*算法中添加口适应搜索策略，有效去除了规划空间中的无用航点，提高了算法的搜索时间。然而，上述方法只停留在二维航迹规划层面上，并未考虑规划空间中的地形信息和无人机的拐弯角、俯冲角/爬升角以及最短航迹段长度等约束。而三维航迹规划更符合实际需求，需对其开展研究。近年来，张仁鹏等冋在建立地形数字模型的基础上，采用改进粒子群算法来模拟无人机三维航迹规划，获得了安全可飞的航迹;ROBERGEV等⑹结合遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）与粒子群算法两者的优势，采用混合算法解决了无人机三维航迹规划问题。然而，上述算法随着

3、搜索空间维数的增加，稳定性和收敛性会随之下降，也会陷入局部最优值。另外，这些研究也未涉及无人机如何应对突发威胁带來的影响。木文采用ABC算法來解决无人机的三维航迹规划和针对突发威胁时的航迹巫规划问题。同时，为了提供传统ABC算法的收敛性、鲁棒性与稳定性，在雇佣蜂搜索时引入口适应搜索算子、在跟随蜂搜索时引入新型概率选择方式及在侦察蜂搜索时引入混沌算子，从而得到了-•种改进的ABC算法（Probabilityself-AdaptiveChaoticArtificialBeeColonyalgorithm,PAC・ABC）。然后，对无人机的规划空间、地形信息和航迹代

4、价模型进行了建模，给出了相应的数学描述。故后，通过三维航迹规划与突发威胁航迹规划模拟，验证了本文所提算法的有效性。1航迹规划建模1.1规划空间与地形模型在三维空间内，无人机航迹规划问题就是利用规划算法找出一系列适合飞行且能满足约束条件的飞行航点集⑺。在无人机实际应用汇总，规划空间中隐藏着各种威胁信息，如地形、雷达、高炮等，有时这些威胁还具冇不确定性，因此想预先获取飞行空间中的威胁信息具冇很大的难度。另外，无人机的续航时间很依赖汕耗大小。为了简化航迹规划过程，木文提出了以下几个假设条件：⑴所冇规划空间内的威胁物与地形信息均一致；（2）无人机的油耗与航程成线性关系

5、；（3）无人机的飞行速度保持恒值不变；（4）忽略阵风干扰、机械动力学及机械振动等因素。用点（Xa，ya，Za）来表征规划空间的某个航点，其屮Xa为经度值，『a为纬度值，Za为海拔高度，故航迹规划的规划空间可描述为⑹：0WxaWa（1）其中斗、畑分别为规划空间的经纬度边界M、"分别为规划空间的海拔高度边界；分别为芯行安全距离的极小、极大值。地形模型可由中心位置不同的山体叠加构成，故可采用以e为底的指数函数来描述，即:（V—加）210其中，(X,y)表示山体坐标，(ak,bk)为山体中心对称轴坐标，hk为山体的最高点。1.2航迹代价模型航迹代价模型由威胁代价模型和

6、汕耗代价模型组成。菇屮，威胁代价主要考虑离炮威胁和雷达威胁冏。(1)雷达威胁。通常雷达的探测范围为圆形，故设雷达对无人机的威胁概率为：其中，d为雷达中心到无人机的距离，dmax为雷达探测区域的最大半径。(2)高炮威胁。和雷达威胁类似，高炮威胁的范围也为圆形，故设高炮对无人机的威胁概率为：(3)油耗代价。油耗与航程有关，故认为油耗代价就是总航程。另外，还应该考虑无人机航迹规划过程中的其他约束条件：(1)极限拐弯角。无人机通过控制其偏航角来控制航向的改变。因为存在惯性，飞行过程中要改变航向需要拐弯时间与拐外半径。记航迹段li在水平而投影为m尸(x「Xi_i,y「y

7、「)，设无人机允许的极限拐弯角为％则该约束可被描述成：(2)极限俯冲角/爬升角。无人机在高度方向(z方向)上俯冲与爬升的角度限制于共机动性。因此，可设定极限大俯冲角/爬升角为eP的约束方程为：(3)最小航迹段长度。在飞行过程中，当前飞行姿态的改变需要无人机持续飞行一段距离，若无人机偏航角改变频繁或者大幅度迂回飞行，则会扩人导航误差，故应尽可能减小航迹长度。设定无人机的最小飞行航迹段长度为Imin，则该约束的数学描述为：综上所述，航迹代价模型主要由上述因素构成，故无人机三维航迹代价模型可表示为：式中，J1〜J5分别表征飞行过程中的威胁指标、汕耗指标、极限拐弯指标

8、、极限俯冲角/爬升角指标与最小航迹长度