基于协同进化的多无人机航迹规划研究

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1、第30卷第9期计算机仿真2013年9月文章编号：1006-9348(2013)09一0096—05基于协同进化的多无人机航迹规划研究李世晓，朱凡，刘希，刘杰(空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038)摘要：关于多无人机航迹优化研究，针对复杂环境下多无人机(UAV)系统的航迹规划，达到摧毁目标最大化，解决不同无人机之间的协同和防撞问题，提出了一种利用合作型协同进化算法的多无人机三维航迹规划方法。利用数字地图建立了无人机安全飞行曲面，采用并行进化的方案，将每个无人机航迹规划当作一个子问题，通过协同函数和无人机间的防撞设计实现各无人机问的时间协同和空间防撞。各子种群采用自

2、适应的进化方法，在保持多样性的同时，保证了算法收敛的快速性。仿真结果表明，算法有效实用，能快速得到各无人机的低空突防三维航迹，可为多无人机航迹优化提供手段。关键词：航迹规划；协同进化；安全飞行曲面；防撞设计；多无人机中图分类号：TP391．9文献标识码：BStudyonPathPlanningbyCooperativeEvolutionforMultipleUnmannedAirVehiclesLIShi—xiao，ZHUFan，LIUXi，LIUJie(AirForceEngineeringUniversityAeronauticsandAstronauticsEngin

3、eeringCoUege，Xi’allShanxi710038，China)ABSTRACT：InordertosolvethecooperationandcollisionproblembetweenUAVs，amethodofpathplanningbasedoncooperativeevolutionwasputforwardformultipleUAVspathplanningundercomplexenvironment．Thesafe-fly-ingsurfaceWasestablishedbasedondigitalmap．Wetreatedthepathpl

4、anningforeachUAVasasub-problemandusedtllemethodofparallelevolution．ThecoordinativefunctionandcollidingavoidancebetweenUAVsweredesignedtorealizethetime—coordinationandcollidingavoidance．Ineachspecies，self-adaptingevolutionmethodWasadopt·edtomakesuretheconvergenceofalgorithm幽wellasthediversi

5、ty．Simulationresultsshowthatthealgorithmispracticalandeffective，andthemethodCanquicklygetthelowaltitudepenetration3-dpathforeachUAV．KEYWORDS：Pathplanning；Cooperativeevolution；Safe-flyingsurface；Designofavoidingcollide；Multi-UAVsl引言多无人机协同执行任务是现代战争的基本要求，也是无人机未来发展的趋势⋯。在未来的军事应用中，通常需要同时使用多个无人机从

6、不同的方向对同一具有防空设施的目标进行攻击呤1。为了使摧毁目标的概率最大，要求多架无人机同时到达∞J。多无人机航迹规划技术，是提高无人机作战效能，实施远程精确打击的有效手段，在现代空战中具有广阔的应用前景。目前大多数的研究都局限于单一无人机的航迹规划问题。关于多无人机协同航迹规划的研究还很不完善，文献[4]基于Voronoi图对多无人机协同航迹规划问题进行了研究，但是没有考虑地形威胁和防撞设计，仅仅是二维平面的航迹规划；3c献[5]基于数字地图，采用EMRP算法得到的多UAV协同航迹规划，虽然考虑了地形威胁，但没有考虑无人收稿日期：2012—12—24修回日期：2013一O

7、l一15—96一机的性能约束，与工程实际仍有较大的差距。文献[6]提出的改进的A+搜索算法简单快速，有利于单无人机航迹规划的工程应用，但很难处理不同航迹的协同问题。而普通的遗传算法难以得到空间上分散的多条航迹，增加了防撞的难度。为较好地解决不同无人机之间的协同和防撞问题，本文提出将改进了的遗传算法即协同进化算法用于航迹规划，以极坐标方式编码染色体，子种群内部采用自适应进化方式。分析了航迹规划的多种约束，对数字地图的进行技术处理，得到安全飞行曲面。将其作为规划的跟随曲面，将三维规划问题转化为二维规划，既贴合实际，又缩