交叉粒群算法在無人機航路規劃中的應用

       隨著現代戰場環境的日益複雜和作戰範圍的不斷擴大,給無人機(unmanned aerial vehicle,UAV)執行空中偵察、監視、作戰等任務帶來了嚴重挑戰.為了提高UAV的作戰效率和生存概率,從UAV的威脅空間建模出發,根據戰場分布的威脅區城,先利用威脅回避技術快速地給出一條從起始點到目標點的粗選航路;然後在此基礎上,應用粒群算法和遺傳算法中交叉和變異操作相結合的思想,對粗選規劃航路進行全局優化,從而找出一條能確保自身安全並威脅代價最小的最優飛行航路.仿真結果說明,該方法是有效、可行的.針對飛行器螺旋改出難題,研究無人機螺旋自主認知與改出控製方法。首先建立基於飛行狀態認知的無人機安全控製框架,在此基礎上進行無人機螺旋認知與改出控製器設計,分析螺旋成因,根據機載傳感器提供的實時飛行參數信息,采用直覺模糊統計判決與決策算法進行螺旋自主認知,最後考慮狀態變量控製時序,並設計非線性動態逆控製律,完成無人機螺旋改出的製導控製。仿真結果表明,相對於已有解決策略,所提出的控製方法可以顯著縮短螺旋改出所需時間,同時具有較好的動態響應特性。


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