基于自适应蚁群算法的无人飞行器航迹规划new

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1、第１８卷第３期计算机集成制造系统Ｖｏｌ．１８Ｎｏ．３２０１２年３月ＣｏｍｐｕｔｅｒＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＳｙｓｔｅｍｓＭａｒ．２０１２文章编号：１００６－５９１１（２０１２）０３－０５６０－０６基于自适应蚁群算法的无人飞行器航迹规划胡中华１，２，赵敏１，刘世豪３，章婷３（１．南京航空航天大学自动化学院，江苏南京２１００１６；２．中国电子科技集团第３８研究所，安徽合肥２３００３１；３．南京航空航天大学ＣＩＭＳ工程技术研究中心，江苏南京２１００１６）摘要：为求解无人飞行器航迹规划问题，提出自适应蚁群算法，区别于标准蚁群算法的全部搜索模式，该算法采用局

2、部搜索模式。首先根据起始节点与目标节点的相对位置关系选择相应的搜索模式，然后计算各个待选节点的转移概率，最后按照轮盘赌规则选择下一个节点。仿真结果表明，自适应蚁群算法具有搜寻节点数少、速度快等优点，在降低了航迹代价的同时，减小了计算时间。此外，自适应蚁群算法可以避免奇异航迹段的出现，从而保证所获的航迹实际可飞，表明所提算法整体性能明显较标准蚁群算法优异。关键词：无人飞行器；航迹规划；蚁群优化算法；自适应搜索；航迹代价中图分类号：ＴＰ１８；ＴＰ３０１文献标志码：ＡＵｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎａｄａｐｔｉｖｅａ

3、ｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ１，２，ＺＨＡＯＭｉｎ１，ＬＩＵＳｈｉ－ｈａｏ３，ＺＨＡＮＧＴｉｎｇ３ＨＵＺｈｏｎｇ－ｈｕａ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｎｏ．３８ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｈｅｆｅｉ２３００３１，Ｃｈｉｎａ；３．ＣＩＭＳＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ

4、ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｒｏｕｔｅｐｌａｎｎｉｎｇ，ＡｄａｐｔｉｖｅＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａ－ｔｉｏｎ（ＡＡＣＯ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＤｉｆｆｅｒｅｎｔｆｒｏｍｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈｍｏｄｅｏｆｓｔａｎｄａｒｄＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏ（ＡＣＯ），ｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｍｏｄ

5、ｅｗａｓａｄｏｐｔｅｄｂｙＡＡＣＯ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｓｔａｒｔｉｎｇｎｏｄｅａｎｄｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｎｏｄｅ，ｏｎｅｏｆｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｓｅａｒｃｈｍｏｄｅｉｎｆｏｕｒｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄ，ａｎｄｔｒａｎｓｉｔｉｏｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓｏｆｅａｃｈｃａｎｄｉｄａｔｅｎｏｄｅｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｎｅｘｔｎｏｄｅｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｏｕｌｅｔｔｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔＡＡＣＯａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｄａｄｖａｎ

6、ｔａｇｅｓｓｕｃｈａｓｆｅｗｓｅａｒｃｈｎｏｄｅｓ，ｑｕｉｃｋｓｐｅｅｄａｎｄｓｏｏｎ．Ｉｔｃｏｕｌｄｒｅｄｕｃｅｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｃｏｓｔａｎｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｔｉｍｅ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ＡＡＣＯｃｏｕｌｄａｌｓｏａｖｏｉｄｅｄｓｉｎｇｕｌａｒｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｓｅｇｍｅｎｔ，ｔｈｕｓｔｈｅａｔｔａｉｎｅｄｐｒａｃｔｉｃａｌｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｃｏｕｌｄｆｌｙｗａｓｇｕａｒａｎｔｅｅｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＡＡＣＯｗａｓｍｕｃｈｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｓｔａｎｄａｒｄＡＣＯ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃ

7、ｌｅ；ｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ａｄａｐｔｉｖｅｓｅａｒｃｈ；ｆｌｉｇｈｔｐａｔｈｃｏｓｔｓ地规避威胁，提高生存概率和作战效率。采用智能０引言优化算法求解航迹规划问题是目前使用最广泛的方无人飞行器航迹规划是任务规划中最重要的部法，基于栅格模型的蚁群优化（ＡｎｔＣｏｌｏｎｙＯｐｔｉｍｉ－分，也是无人飞行器协同作战及未来网络化作战的ｚａｔｉｏｎ，ＡＣＯ）算法是其中最重要的方法之一。与关键技术之一。合理的规划可以使无人飞行器有效ＶＯＲＯＮＯＩ图法相比，该方法无需设置导航节点，收稿日期：２０