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1、第27卷第5期飞行力学Vol.27No.52009年10月FLIGHTDYNAMICSOct.2009多无人机协同路径规划研究综述袁利平,夏洁,陈宗基(北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191)摘要:多无人机协同路径规划是多无人机协同控制的重要研究内容之一。首先介绍了多无人机协同路径规划的问题描述、数学模型和求解框架,然后总结出在路径规划中常见的几类环境表示方法,最后分别介绍了在多无人机协同路径规划中用到的几类路径规划算法。此外还提出了多无人机协同路径规划应关注的几个问题及可能的发展方向。关键词:协同控制;协同路径规划;环境表示
2、中图分类号:V279文献标识码:A文章编号:100220853(2009)0520001205引言假设战场上有N架无人机V={V1,V2,⋯,VN},M个已知的目标T={T1,T2,⋯,TM},若干个已知的多无人机协同控制可以分解为协同目标分配、威胁和禁飞区,在作战过程中还可能发现一个或多协同路径规划、可行轨迹生成、渐近轨迹跟踪等多个个新目标、一个或多个突发威胁。无人机有可能因[1][2,3]子问题。多无人机协同路径规划,是指在考故障或损毁退出,目标和威胁有可能增加或减少,禁虑协同约束的情况下为多架无人机规划路径,使它飞区完全已知。为所有无人机规
3、划路径使它们能以们能以最小的代价合作完成任务。与无人机单机路最小的代价最大可能地协同攻击所有目标。为了增径规划相同,多无人机协同路径规划也要为每一架大SEAD任务成功的可能性,通常还要求其中多架无人机规划出满足约束条件的可行飞行路径,而不无人机能对一个或多个重要目标同时发起攻击,或同之处则主要是每一架无人机的路径对其自身而言者要求多架无人机按照约定的次序对多个目标逐一不一定是最优的。发起攻击。多无人机协同路径规划的研究可归纳为数学模112数学模型型及求解框架、环境表示方法和路径规划算法。本多无人机协同路径规划是一个带约束的优化问[4,5]文试图在
4、前人综述的基础上对这几年的相关研题。通常可建立其全局优化模型如下[1]:究工作予以总结,以便为后续工作提供一些有益的minJ(p1,p2,⋯,pN)(1)pi∈P启示。式中,P为所有无人机可行飞行路径的集合;pi为第1协同路径规划i架无人机的飞行路径。为研究方便,假设总代价是各无人机飞行路径代价的代数和:多无人机协同路径规划问题比较复杂,许多学N者在其问题描述、数学模型、求解框架上做了大量的J(p1,p2,⋯,pN)=∑Jii=1工作。无人机飞行路径代价由路径长度代价和威胁代111问题描述价两部分组成:多架相互协作的无人机能用于执行多种不同类Ji
5、=kJlength,i+(1-k)Jthreat,i(0≤k≤1)型的任务,它们具有不同的约束条件和不同的任务式中,系数k的取值体现了决策者的战术倾向,k=0目标,多无人机协同路径规划问题也因任务类型不表示决策者不管路径长度只求最安全,k=1表示决同而有所不同。以压制敌方防空火力(SEAD)任务策者不考虑安全因素只求路径最短。为背景的多无人机协同攻击最早受到研究人员的关全局优化模型是静态模型,可离线求解得到全[1,2,6]注,其路径规划问题可简单描述如下:局最优路径。但是当无人机、目标或威胁发生变化收稿日期:2008212203;修订日期:200
6、9202209基金项目:国家863计划资助(2006AA04Z260);国家自然科学基金资助(60674103);航空科学基金资助(2006ZC51026)作者简介:袁利平(19782),男,湖北武汉人,博士研究生,研究方向为无人机自主控制和多无人机协同控制。2飞行力学第27卷时该模型也随之改变,这时必须在线进行重规划。目前多无人机协同路径规划主要还是在二维平当战场不确定性和动态性较显著时,无人机、目面,扩展到三维空间以后计算复杂性将显著增加。标或威胁将会急剧变化,从而使重规划的频率增大,在真实战场环境下,无人机在执行攻击任务的同时这可能使路径规
7、划的实时性变差。针对这种情况,通常也要进行侦察和搜索,因此面向多种类型任务也可建立多无人机协同路径规划的滚动优化的协同路径规划将更具有现实意义,只是其建模和[7]模型:求解可能更加复杂,模型和算法可能完全不同。T-1minJT=∑l(xi,ui,xf)+f(xT,xf)(2)2环境表示方法xi,uii=0滚动优化方法用在线滚动进行的一系列局部问在为多无人机协同路径规划选择合适的规划算题的求解来取代全局问题的求解,在滚动的每一步法前,首先需要根据任务需求和特点选择合适的环仅对当前滚动窗口内的局部问题优化求解,并实施境表示方法。环境表示方法是路径规划
8、算法的基当前最优策略。础,是选择路径规划算法的重要依据。113求解框架211环境的连续表示当采用全局优化模型(1)时,多无人机协同路无人
