飞行器参考航迹规划方法研究

《飞行器参考航迹规划方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第28卷第10期计算机仿真2011年10月文章编号:1006－9348(2011)10－0083－04飞行器参考航迹规划方法研究姬清华，连黎明(新乡学院，河南新乡453003)摘要:研究飞行器参考航迹规划优化控制问题，飞行器受到飞行达时间、油耗、威胁和地形环境等因素影响，传统的依靠飞行员的视觉效应，达不到优化的要求，同时飞行航迹实时性差。为了找到最优飞行器参考航迹，在分析当前飞行器航迹规划算法存在问题基础上，提出一种改进遗传算法的航迹规划方案。采用遗传算法对飞行器参考航迹进行全局搜索，快速找到全局最优解区域，并在全局最优区域通过模拟退火算法进行局

2、部搜索，得到最优航迹。仿真结果表明，改进遗传算法能够快速找到最优参考航迹，能很好满足在线实时航迹规划的要求，是一种比较理想的飞行器参考航迹规划算法。关键词:航迹规划;约束条件;遗传算法;模拟退火中图分类号:TP301文献标识码:AStudyonReferenceRoutePlanningMethodforAircraftJIQing－hua，LIANLi－ming(XinxiangUniversity，XinxiangHenan453003，China)ABSTRACT:Thereferencerouteplanningforaircraftis

3、studiedinthispaperinordertofindtheoptimalaircraftref-erencerouteplanning．Thecurrentrouteplanningalgorithmshavesomeproblems，andanimprovedgeneticalgorithmpathplanningwasproposedinthispaper．Firstly，geneticalgorithmwasadoptedtosearchaircraftreferencetrackgloballyandfoundtheoptima

4、lsolutionareaquickly，thenobtainedtheoptimalroutebyocalsearchingintheglobaloptimalareaswithsimulatedannealingalgorithm．Thesimulationresultsshowthattheimprovedgeneticalgorithmcanquicklyfindoptimalreferencetrackandmeetonlinereal－timepathplanningrequirementswell．Itisanidealroutep

5、lanningalgorithm．KEYWORDS:Routeplanning;Constraints;Geneticalgorithms;Simulatedannealingalgorithms围，在以参考航迹为中线的安全区域内进行列加精准确航迹1引言规划控制，本文主要对飞行器参考航迹规划问题进行研究。随着现代科学技术发展，飞行器技术发生巨大变化，飞飞行器参考航迹规划算法需要解决信息处理量和全局最优行任务的难度、危险度和强度不断增加，加上飞行员生理和间的矛盾，针对该问题，国内外做大量的相关研究工作，目前心理等因素的局限性，仅凭飞行员手工操作完成

6、复杂的飞行主要有动态规划、A*算法、遗传算法、梯度下降算法和蚁群［3］任务越来越难。例如在地形跟随过程中，视觉效应会使飞行算法等，这些规划算法们优缺点明显。动态规划能够找到员精神高度紧张，对速度的控制容易诱发长周期振荡，解决问题的最优解，但是计算时间长，实时性差;A*算法容易实［1］现，计算简单，但由于其采取启发式搜索方式，一般找到的都该问题的有效途径是采用飞行器航迹规划技术。飞行器［4］航迹规划是在综合考虑飞行器的飞行达时间、油耗、威胁和是次优解，难以找到全局最优解;梯度下降算法对初始参［5］地形环境等条件下，为飞行器规划出最优的飞行轨迹，从而

7、数极其敏感，和蚁群算法一样很易陷入局部最优解。遗传保证圆满完成飞行任务［2］。算法是一个全局搜索能力强的优化算法，具有大规模全局搜飞行器航迹规划问题涉及到大量信息的处理，目标函数索能力，在飞行器航迹规划应用中受到广泛重视。但是实际十分复杂，一般采用分层规划对航迹规划进行简化，首先在表明，遗传算法在搜索后期，收敛速度慢，导致有时得不到最［6］整个搜索空间进行参考航迹规划，然后进一步缩小搜索范优飞行器航迹规划的解。针对当前基本遗传算法飞行器参考航迹规划应用存在的不足，提出一种改进遗传算法对飞行器参考航迹进行规收稿日期:2011－05－05修回日期:2

8、011－06－15划，最后在matlab平台下通过编程实现仿真验证，仿真结果—83—表明，改进遗传算法能够快速有效地完成飞行器航迹规划任