多无人机多目标协同侦察航迹规划算法

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无人机多目标侦察航迹规划方法

无人机多目标侦察航迹规划方法刘志阳;江涛【摘要】针对侦察型无人机在任务区域对多个任务目标进行侦察时的航迹规划问题,提出了一种基于改进帝国竞争算法(ICA)的无人机多目标侦察航迹规划方法.首先,把任务区域多个目标的侦察顺序问题转化为旅行商问题(TSP)模型,然后通过改进智能单粒子优化(ISPO)算法快速计算每种顺序的最优航迹,以与航迹长度和航迹复杂程度有关的值为国家权力大小,最终通过ICA对其求解.仿真结果表明,该方法能够顺利计算出近似最优的侦察顺序和满足飞行性能约束的航迹.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2018(025)008【总页数】5页(P49-53)【关键词】无人机;多目标侦察;航迹规划;改进ICA;TSP模型;改进ISPO算法【作者】刘志阳;江涛【作者单位】空军工程大学航空机务士官学校,河南信阳464000;陆军工程大学石家庄校区,石家庄050003【正文语种】中文【中图分类】V279;TP2420 引言无人机航迹规划是任务规划的重要内容，可以有效地提升无人机的作战效能。

侦察型无人机执行任务时通常不会针对单一目标，往往是单次任务包含多个目标，这就涉及到任务分配问题中的多目标时序分配问题[1]。

一般任务分配问题可以转化为典型的组合优化问题模型，然后利用与之相关的理论求解。

目前典型的任务分配模型有：旅行商问题(TSP)模型[2]、车辆路由问题(VRP)模型[3]、混合整数线性规划(MILP)模型[4]、动态网络流优化(DNFO)模型[5]等。

本文的研究背景选定为侦察型无人机在任务区域对多类型的多个目标进行侦察,因此选择TSP模型。

目前用于无人机航迹规划的寻优方法有很多，本文选择的航迹规划方法为改进智能单粒子优化(ISPO)算法，该算法在笔者前一阶段的研究中已充分论证了其可靠性和优越性。

在本文中对航迹初始化方法和航迹编码方式进行了调整和优化，并通过Matlab仿真实验比较了改进ISPO算法、带动态变化惯性权系数的PSO算法及具备反向学习和局部学习能力的粒子群(RLPSO)算法[6]的性能。

无人机的路径规划与多目标调度研究

无人机的路径规划与多目标调度研究无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为一种具有广泛应用前景的无人驾驶飞行器，正逐渐成为各个领域的研究热点之一。

路径规划和多目标调度是无人机应用中的重要问题，涉及到无人机飞行的安全性、效率和资源的优化利用。

本文将围绕无人机的路径规划和多目标调度展开研究，探讨如何提高无人机的飞行效能和应用效果。

首先，路径规划是指确定无人机在飞行过程中的最优航线或轨迹，以满足特定的任务需求。

路径规划问题可以分为单目标路径规划和多目标路径规划两类。

在单目标路径规划中，无人机需要根据特定的目标函数，在保证避免碰撞等基本约束条件的前提下，选择最短路径或最佳路径来实现特定任务，如货物投递、监测巡航等。

而在多目标路径规划中，无人机需要同时考虑多个目标，如时间成本、能耗、风险等方面，以达到最优平衡。

路径规划问题的解决方法较多，其中常用的包括启发式搜索算法和优化算法。

启发式搜索算法是一类通过启发式信息指导搜索的算法，如A*算法、Dijkstra算法等。

这些算法通过定义评估函数，根据启发式信息确定搜索顺序，从而寻找最优路径。

优化算法则通过数学建模，将路径规划问题转化为寻找最优解的优化问题，如遗传算法、粒子群算法等。

这些算法通过不断调整参数和解空间的搜索范围，寻找最佳路径方案。

其次，多目标调度是指根据无人机在不同任务之间的优先级和资源约束，合理分配任务以最大程度地提高整体效率。

在多目标调度中，无人机需要根据任务的紧急程度、距离、资源可用性等因素，平衡多个任务之间的关联性与时效性，实现最佳调度安排。

例如，在快递配送领域，无人机的调度需要考虑不同快递点之间的距离和快递量，以及无人机的飞行速度和可携带货物重量，通过优化算法实现最佳配送方案。

多目标调度问题的解决方法主要包括启发式调度算法和智能优化算法。

启发式调度算法通过规则和经验判断确定任务的执行顺序和资源分配，如最早截止时间优先调度算法、最短任务处理时间算法等。

无人机航迹规划算法设计与优化

无人机航迹规划算法设计与优化无人机航迹规划算法是无人机飞行控制中的重要组成部分，它决定了无人机的飞行路径和航迹规划，对于无人机的任务完成和飞行安全至关重要。

本文将介绍无人机航迹规划算法的设计与优化方法，以提高无人机的飞行效率和任务成功率。

一、无人机航迹规划算法设计1. 环境感知与路径选择无人机在飞行过程中需要实时感知周围环境，包括地形、建筑物、障碍物等信息。

根据感知结果，选择合适的航迹路径，避开障碍物，保证飞行安全。

常用的环境感知技术包括传感器、摄像头、激光雷达等，利用这些技术可以获取到周围环境的高精度信息，为航迹规划提供准确的输入数据。

2. 航迹生成与路径规划航迹生成是指根据任务需求和环境限制，生成一条合理的航迹路径。

常用的航迹生成方法有基于路径规划的方法和基于优化的方法。

路径规划方法通过将飞行区域划分为一系列离散的网格，通过搜索算法找到一条最优路径。

优化方法则通过数学模型和优化算法，将航迹规划问题转化为数学优化问题，找到最优的航迹路径。

3. 动态航迹跟踪无人机需要实时跟踪航迹，保持飞行稳定和精确性。

动态航迹跟踪算法将航迹规划与无人机姿态控制相结合，通过调整无人机的姿态和控制输入，使其跟踪目标航迹。

常用的动态航迹跟踪算法包括PID控制、模型预测控制等。

二、无人机航迹规划算法优化1. 多目标优化无人机的航迹规划涉及到多个目标，如最短路径、最低能耗、最小风险等。

优化算法需要综合考虑这些目标，并给出一个平衡的解。

常用的多目标优化算法有遗传算法、蚁群算法等，它们可以通过适应度函数、约束条件等方法，找到一系列满足多个目标的最优解。

2. 仿真与验证为了验证航迹规划算法的效果和正确性，可以利用仿真平台进行仿真和验证。

通过在仿真环境中模拟无人机的飞行过程，评估航迹规划算法的性能和稳定性。

仿真可以减少实际飞行过程中的风险和成本，并提供大量的数据和结果进行分析和优化。

3. 环境适应性无人机航迹规划算法需要适应不同的环境和任务需求。

无人机群协同搜索最佳路径规划法

无人机群协同搜索最佳路径规划法一、无人机群协同搜索概述无人机群协同搜索是一种新型的搜索技术，它利用多架无人机的协同作业来提高搜索效率和覆盖范围。

这种技术在事侦察、灾害救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。

无人机群协同搜索技术的发展，不仅能够提升搜索任务的成功率，还将对相关领域的技术进步产生重要影响。

1.1 无人机群协同搜索的核心特性无人机群协同搜索的核心特性主要包括以下几个方面：- 高效性：无人机群通过协同作业，能够在短时间内完成对广阔区域的搜索。

- 灵活性：无人机群可以根据任务需求快速调整搜索策略和路径。

- 智能性：无人机群能够利用先进的算法进行自主决策，优化搜索路径。

1.2 无人机群协同搜索的应用场景无人机群协同搜索的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 事侦察：在复杂地形或敌方控制区域进行隐蔽侦察。

- 灾害救援：在地震、洪水等自然灾害发生后，快速定位受困人员。

- 环境监测：对森林、海洋等大面积区域进行生态或污染情况的监测。

二、无人机群协同搜索技术的发展无人机群协同搜索技术的发展是一个跨学科、多领域的技术融合过程，需要航空、计算机科学、通信技术等多方面的共同努力。

2.1 无人机群协同搜索的关键技术无人机群协同搜索的关键技术包括以下几个方面：- 路径规划算法：开发高效的路径规划算法，确保无人机群能够以最优路径进行搜索。

- 通信与协同控制：建立稳定的通信机制，实现无人机群之间的信息共享和协同控制。

- 自主决策能力：提升无人机的自主决策能力，使其能够根据实时信息调整搜索策略。

2.2 无人机群协同搜索技术的发展历程无人机群协同搜索技术的发展历程可以分为以下几个阶段：- 初期探索：早期无人机群协同搜索技术主要依赖于简单的编程和预设路径。

- 技术突破：随着算法和通信技术的进步，无人机群协同搜索开始实现动态路径规划和实时信息共享。

- 成熟应用：目前，无人机群协同搜索技术已经在多个领域得到实际应用，并展现出良好的发展前景。

无人机航摄技术中航迹规划和航线设计的方法与技巧

无人机航摄技术中航迹规划和航线设计的方法与技巧无人机航摄技术在各个领域中得到广泛应用，如农业、测绘、环境监测等。

在实际的航摄操作中，良好的航迹规划和航线设计是保证无人机飞行安全和任务顺利完成的关键。

本文将介绍一些在航迹规划和航线设计中常用的方法和技巧。

1. 飞行任务需求分析在制定航迹规划和航线设计之前，首先需要对飞行任务的具体需求进行分析。

这包括摄影要素的选择、航摄范围的确定、地形和障碍物的分析等。

通过对任务需求的准确分析，可以为后续的航迹规划和航线设计提供明确的指导。

2. 地图制图与飞行计划在航迹规划中，制作地图以及针对飞行任务绘制飞行计划是非常重要的一步。

地图绘制可以基于地面实地考察、航空摄影测量数据、遥感影像等多种数据源，确保航迹与实际情况相符。

在制作飞行计划时，需要结合任务需求和地图制图结果，确定无人机的起飞点、航线分布、摄影重叠度等参数。

3. 航迹规划软件的应用随着技术的发展，航迹规划软件的应用越来越普遍。

这些软件可以根据预设的参数，自动生成航迹规划和航线设计，并能根据地形、气象等实时数据进行调整。

航迹规划软件的使用大大简化了航迹规划的过程，提高了效率和准确性。

4. 航迹规划过程的考虑因素在进行航迹规划时，还要考虑一些因素以确保飞行安全和任务完成的质量。

首先是地形和障碍物的影响，在航迹规划中要避开地形高差大的区域和障碍物，以防止飞行器碰撞。

其次是飞行器的动力和续航能力，在航迹规划过程中要合理安排飞行路径和航线长度，确保飞行器能够顺利完成任务。

此外，还需要考虑无人机的飞行高度和速度，以及摄影要素的覆盖需求等。

5. 航线设计的灵活性和可调性在实际的航摄任务中，航线设计的灵活性和可调性非常重要。

这意味着航迹规划要能够根据实际情况进行调整，以应对地形、气象等变化。

同时，航线设计的可调性也可以根据不同需求进行灵活调整，如增加航线密度、改变航迹分布等，以获得更好的摄影覆盖效果。

6. 航迹规划中的实时监测和调整在飞行过程中，航迹规划并不是一成不变的。

无人机多机协同航迹规划的研究及发展

第26 卷第 3 期2 0 0 9 年9 月战术导弹控制技术Control Technology of Tactical M issileVol〃26 No〃3Sep 〃2 0 0 9无人机多机协同航迹规划的研究及发展胡中华，赵敏，撒鹏飞（南京航空航天大学自动化学院，南京210016）摘要：构建了无人机协同航迹规划的结构框架，并阐述了其发展，分析了无人机系统约束及威胁场约束，探讨了无人机航迹几何建模方法及协同规划算法的国内外研究概况，并着重分析了协同规划算法如遗传算法、神经网络及蚁群算法。

最后，阐述了无人机协同航迹规划面临的关键问题及发展趋势。

关键词：无人机；协同航迹规划；蚁群算法；遗传算法；神经网络中图分类号：O22文献标识码：A文章编号：（2009）03-050-6Research and development trend of cooperativepath planning for multiple UAVsHU Zhong-hua，ZHAO Min，SA Peng-fei（College of Automation Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 210016）Abst r act：Cooperative path planning is one of the critical technologies of m ulti unm anned air vehicles cooperative operation.The C ooperative P ath planning developm ents of the UAVs and fram ework is developed，constraint o f UAVs self and m enace fields is analyzed.The algorithms of cooperative planning and geometric m odeling hom e and abroad is also discussed.The genetic algorithm，neural networks and ant colony optim ization algorithm are particu- larly studied.Finally，a brief conclusion of the key problem s and the developm ent trend of it are described.Key words：UAV；cooperative path planning；AC O；GA；neural networks无人机（UAV，Unma nne d Air Vehic le s）由于具有重量轻、尺寸小、机动性高、隐蔽性好、适应性强和不必冒生命危险等特点，在民用和军用领域受到广泛关注。

无人机多目标路径规划与协同控制

无人机多目标路径规划与协同控制无人机技术的快速发展使得无人机在各行各业都有着广泛的应用。

无人机的优势在于可以替代人工完成一系列的任务，比如空中摄影、农业植保、物流运输等。

然而，要使无人机能够高效地完成任务，就需要解决路径规划和协同控制的问题。

路径规划是指为无人机规划一条能够安全、高效地到达目标的路径。

在实际应用中，无人机往往需要同时执行多个任务，这就需要考虑多个目标点之间的路径规划。

而且，无人机在执行任务时，还需要考虑避开障碍物的问题。

因此，无人机多目标路径规划成为了一个挑战。

一种常见的解决思路是利用遗传算法来进行路径规划。

遗传算法是一种基于模拟生物进化的搜索算法，通过对候选解进行优胜劣汰的选择、交叉和变异操作，逐渐搜索到最优解。

在无人机路径规划中，可以将目标点作为候选解的基因，通过遗传算法来搜索最优路径。

这种方法的优点是能够处理多目标问题，并且能够在复杂环境中进行路径规划。

但是，遗传算法的计算复杂度较高，需要考虑计算时间的问题。

除了遗传算法外，还可以利用人工势场法进行路径规划。

人工势场法是一种基于力学原理的路径规划方法，通过将无人机和障碍物看作带电粒子，并给它们赋予引力和斥力，来达到规划路径的目的。

在实际应用中，可以利用传感器获取周围环境信息，然后根据人工势场法来规划路径。

这种方法的优点是计算简单，但是存在着潜在的问题。

例如，当无人机进入局部最小值区域时，很难找到最优路径。

此外，人工势场法对障碍物的形状和大小比较敏感，对环境变化的适应性较差。

无人机路径规划的另一个重要问题是协同控制。

在多个无人机同时执行任务时，需要对它们进行协同控制，确保它们能够按照预定的路径进行飞行，并且不会相互干扰。

协同控制主要包括任务分配和轨迹跟踪两个方面。

任务分配是指根据任务的性质和无人机的能力，将任务合理地分配给不同的无人机。

在任务分配过程中，需要考虑无人机的性能、状态、能量等因素，以及任务之间的相互依赖关系。

此外，还需要考虑无人机之间的通信和协作能力，确保任务能够按时完成。

无人机航迹规划中的路径规划算法比较与优化

无人机航迹规划中的路径规划算法比较与优化无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为近年来飞行器技术的重要突破之一，在航空航天、军事、农业、物流等领域发挥着重要作用。

在无人机的飞行控制中，路径规划算法的选择至关重要，它决定了无人机的飞行轨迹，直接影响着无人机飞行的效率和安全性。

本文将对几种常见的无人机路径规划算法进行比较与优化分析。

1. 最短路径算法最短路径算法是无人机航迹规划中最常用的算法之一。

其中，迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和A*算法是两种主要的最短路径算法。

迪杰斯特拉算法是一种基于广度优先搜索的算法，通过不断更新每个节点的最短路径长度，最终确定无人机飞行的最短路径。

A*算法在迪杰斯特拉算法的基础上加入了启发式函数，能够更加准确地估计路径的代价。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过对候选路径进行遗传操作（如选择、交叉、变异等），通过适应度函数对路径进行评估，最终得到适应度最高的最优路径。

遗传算法具有较好的全局搜索能力，能够寻找到较优的飞行路径。

3. 蚁群优化算法蚁群优化算法模拟了蚂蚁的觅食行为，通过信息素的交流和更新来实现路径的优化。

蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够快速找到较优的路径。

在无人机航迹规划中，蚁群算法可以有效解决多无人机协同飞行的问题。

4. PSO算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）算法模拟了鸟群觅食的行为，通过不断地更新粒子的位置和速度，寻找最优解。

PSO算法具有较好的收敛性和全局搜索能力，在无人机航迹规划中能够有效地找到较优的路径。

5. 强化学习算法强化学习算法是一种通过试错和奖惩机制来优化路径选择的算法。

它通过构建马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）模型，通过不断地与环境交互来学习最优策略。

强化学习算法在无人机航迹规划中能够适应环境的变化，快速学习到最优路径。

测绘无人机航迹规划算法及软件设计

测绘无人机航迹规划算法及软件设计随着技术的快速发展和应用领域的拓展，无人机已成为一个热点话题。

无人机可以实现空中观测、搜救、物流配送以及测绘等许多应用。

在测绘领域，无人机可以快速、高效地获取高分辨率数据，因此测绘无人机的研究引起了越来越多人的关注。

本文主要介绍测绘无人机航迹规划算法及软件设计。

一、航迹规划行为树是一种有效的动作规划与控制方法，由于它能与传统遗传算法相结合，能够提高搜索效率。

在本项目中，行为树被用来指导无人机进行航迹规划。

在行为树中，每个节点代表了一个具体的行为，而行为的执行顺序以及行为的参数需要经过一定的计算和控制才能被实现。

在无人机的航迹规划中，需要指定一些行为节点，例如飞行、航拍、制定路径等，用于实现测绘硬件的控制。

此外，将行为节点进行分类，设定一些常见的策略，例如高度控制、飞行速度控制等以便进行自适应的调整。

航迹规划的目标在于提高测绘的精度，避免出现缺漏、重叠等情况。

通过合理的设计，航迹规划不仅能够提高测绘的质量，还能够降低成本。

在行为树中，我们设置了"前进","返回","下一个目标"等行为节点。

其中，"前进"节点用于指导无人机沿着特定的路径前进；"返回"节点用于指导无人机返回原先的起飞点；"下一个目标"节点用于指导无人机前往下一个目标点进行测绘。

在实际操作中，我们采用了动态航迹规划算法来指导无人机的运动。

该算法可以根据当前无人机所处的环境和任务要求，动态地计算无人机的运动轨迹，以实现高效、快速的测绘和控制。

具体而言，我们采用A*算法来进行路径搜索和规划，同时，在运动过程中，也可以根据无人机所处的环境，重新调整无人机的运动轨迹，来适应新的任务要求。

二、软件设计测绘无人机的软件设计需要考虑多种因素，包括连接与控制数据的处理、航迹规划算法的实现等。

下面我们从这些方面进行一一介绍。

基于NSGA-Ⅲ算法的多无人机协同航迹规划

第39卷第3期2021年5月吉林大学学报（信息科学版）Journal of Jilin University (Information S c i e n c e Edition)Vol. 39N o. 3M a y 2021文章编号：1671-5896(2021)03>0295~08基于NSGA-DI算法的多无人机协同航迹规划袁梦顺，陈谋，吴庆宪(南京航空航天大学自动化学院，南京210016)摘要：当多架无人机协同作战时，需要进行协同航迹规划，以提升任务成功率。

将协同航迹规划中的约束转换为多个目标后，对N S G A(N o n-D o m i n a t e d Sorting Ge n e t i c A lgorithni)-in算法与势场蚁群算法进行融合设计。

算法首先对地图进行势场构建，使距离障碍物较近的节点不易被选择，并且引导搜索方向。

然后对航迹代价、空间协同约束和时间协同约束进行数学建模，转换为数值指标，并设置为N S G A-f f l算法的多个目标。

对N S G A-I K算法设计了临界层选择方法和进化算法等。

最后在二维和三维栅格地图中，改进N S G A-D I算法利用各种群为各无人机搜索出期望的航迹。

仿真实验表明，规划所得到的各无人机航迹安全且代价较小。

关键词：多无人机；协同航迹规划；N S G A-E I算法；势场蚁群算法中图分类号：T P18;V279文献标识码：ACooperative Path Planning for Multiple UAVs Based on NSGA-IH AlgorithmYUAN M e ng sh un,CHEN Mou,W U Q i n g x i a n(College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016，China)A b s t r a c t：When m u l t i p l e UAVs(U nmanned A a e r i a l V e h i c l e)f i g h t i n c o o r d i n a t i o n,c o o p e r a t i v e p a t h p l a n n i n g i s n e e d e d t o i m p r o v e m i s s i o n s u c c e s s r a t e.A f t e r t r a n s f o r m i n g c o n s t r a i n t s o f c o o p e r a t i v e p a t h p l a n n i n g i n t o m u l t i p l e t a r g e t s,t h e f u s i o n d e s i g n o f NSGA(N o n-D o m i n a t e d S o r t i n g G e n e t i c A l g o r i t h m)-H I a l g o r i t h m a n d p o t e n t i a l f i e l d a n t c o l o n y a l g o r i t h m a r e c a r r i e d o u t.F i r s t l y,t h e p o t e n t i a l f i e l d o f t h e map i s c o n s t r u c t e d t o m a k e t h e n o d e s c l o s e t o t h e o b s t a c l e s d i f f i c u l t t o b e s e l e c t e d,a n d t o g u i d e t h e s e a r c h d i r e c t i o n.Then，t h e p a t h c o s t,s p a t i a l c o o p e r a t i v e c o n s t r a i n t a n d t e m p o r a l c o o p e r a t i v e c o n s t r a i n t a r e m o d e l e d a n d c o n v e r t e d i n t o n u m e r i c a l i n d i c a t o r s, a n d a r e s e t a s m u l t i p l e t a r g e t s o f N S G A-D I a l g o r i t h m.F o r NS GA-E I a l g o r i t h m,c r i t i c a l l a y e r s e l e c t i o n m e t h o d a n d e v o l u t i o n a r y a l g o r i t h m a r e d e s i g n e d.F i n a l l y,i n t w o-d i m e n s i o n a l a n d t h r e e-d i m e n s i o n a l g r i d map,t h e i m p r o v e d NSGA-M a l g o r i t h m u s e s e a c h p o p u l a t i o n t o s e a r c h t h e d e s i r e d p a t h f o r e a c h UAV.S i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e UAV p a t h s o b t a i n e d b y p l a n n i n g a r e s a f e a n d c o s t l e s s.Key words：m u l t i p l e u n m a n n e d a e r i a l v e h i c l e(UAVs)；c o o p e r a t i v e p a t h p l a n n i n g；n o n-d o m i n a t e d s o r t i n gg e n e t i c a l g o r i t h m-H I(NSGA-H I)a l g o r i t h m；p o t e n t i a l f i e l d a n t c o l o n y a l g o r i t h m0引言在复杂的战场环境中，通常需要多架无人机协同作战，以完成复杂任务m。

无人机飞行路径规划中的多目标优化算法研究

无人机飞行路径规划中的多目标优化算法研究摘要：无人机的广泛应用使得飞行路径规划研究变得越来越重要。

传统的无人机路径规划算法大多针对单一目标进行优化，无法很好地应对多目标的情况。

本研究旨在探讨无人机飞行路径规划中的多目标优化算法，并提出一种基于遗传算法的路径规划方法。

实验结果表明，该方法能够有效地找到一组满足多个目标的最优路径。

1. 引言无人机的广泛应用领域包括航拍摄影、物流运输、农业巡查等。

为了满足不同应用场景的需求，无人机的飞行路径规划需要同时考虑多个目标，如最短路径、最小时间、最低能耗等。

因此，多目标优化算法在无人机飞行路径规划中具有重要的应用价值。

2. 相关研究目前，已经有一些研究探讨了无人机飞行路径规划中的多目标优化算法。

常见的方法包括遗传算法、模糊优化算法、粒子群算法等。

然而，这些方法存在一些问题，如算法复杂度较高、收敛速度较慢等。

3. 多目标遗传算法为了解决上述问题，本研究提出了一种基于遗传算法的多目标飞行路径规划方法。

该方法首先将路径规划问题建模为一个多目标优化问题，然后使用遗传算法进行求解。

具体步骤如下：（1）设计适应度函数：将不同目标转化为适应度函数，通过适应度函数对路径进行评价。

（2）初始化种群：随机生成一组初始路径作为种群。

（3）选择：根据适应度函数评估个体的适应度，采用锦标赛选择算法选择优秀的个体。

（4）交叉：使用基于概率的交叉操作生成新的个体。

（5）变异：对个体进行随机变异以引入新的探索。

（6）更新种群：根据选择、交叉和变异操作更新种群。

（7）重复迭代：重复步骤（3）至（6）直至满足停止条件。

（8）选择最优解：根据适应度函数的值选择一个或多个最优解作为最终的飞行路径。

4. 实验设计与结果分析为了验证提出的多目标遗传算法在无人机飞行路径规划中的有效性，本研究设计了一系列实验。

实验采用飞行方案优化、最短路径、最小时间以及最低能耗作为评价目标。

实验结果表明，与传统的单目标优化算法相比，多目标遗传算法能够在保证飞行安全的前提下找到一组最优路径，兼顾多个目标的优化需求。

基于协同进化的多无人机航迹规划研究

第３０卷第９期
文章编号：１００６ — ９３４８（２０１３）０９ — ００９６ — ０５
计
算
机
仿
真
２０１３年９月
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
ＬＩＳｈｉ — ｘｉａｏ，ＺＨＵＦａｎ，ＬＩＵＸｉ，ＬＩＵＪｉｅ
（ＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，Ｘｉ ’ ａｎＳｈａｎｘｉ７１００３８，Ｃｈｉｎａ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＩｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎａｎｄｃｏｌｌｉｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｂｅｔｗｅｅｎＵＡＶｓ，ａｍｅｔｈｏｄｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｂａｓｅｄ

面向无人机的协同多目标优化算法设计

面向无人机的协同多目标优化算法设计无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种高度自主的机器人系统，已经广泛应用于军事、民用、科研等领域。

随着无人机的普及和应用范围的扩大，无人机的任务也越来越复杂多样化。

因此，如何提高无人机的协同效率和优化多个目标成为了研究的热点。

面向无人机的协同多目标优化算法设计旨在通过优化无人机的路径规划、任务分配和资源利用，提高无人机系统的协同效率和性能。

在设计这种算法时，需考虑以下几个关键要素：1. 多目标优化：在无人机系统中，往往有多个优化目标，例如最小化无人机总飞行时间、最大化任务完成率、最小化能量消耗等。

传统的单目标优化算法无法满足这些需求，因此需要设计面向无人机的多目标优化算法。

2. 无人机路径规划：无人机的路径规划是指确定无人机行进的路径，使其能够高效地达到指定的目标区域。

在面向无人机的协同多目标优化算法设计中，需要考虑无人机之间的协同关系，以最小化冲突和碰撞，并优化路径以实现多个目标。

3. 任务分配：无人机系统中通常有多个任务需要完成，因此合理分配任务给不同的无人机是至关重要的。

任务分配的目标是提高系统的整体效益和平衡各个无人机的负载，以最大化完成的任务数量和效果。

4. 资源利用：无人机系统的资源包括时间、能量、通信等。

在设计协同多目标优化算法时，需要合理分配和利用资源，以最大化无人机的整体效益。

为了解决上述问题，可以采用遗传算法、粒子群优化算法、蚁群优化算法等常见的优化算法。

这些算法往往能够有效地搜索解空间，并在多目标优化问题中找到一组近似最优解，以实现协同多目标优化。

在具体实现过程中，可以通过以下步骤来设计面向无人机的协同多目标优化算法：1. 确定优化目标：根据实际需求和系统要求，确定无人机系统的多个优化目标，例如最小化无人机总飞行时间、最大化任务完成率等。

2. 建立数学模型：根据无人机系统的特点和要求，建立相应的数学模型。

无人机的航迹规划与避障方法

无人机的航迹规划与避障方法随着无人机技术的不断发展，无人机在各个领域得到了广泛的应用。

无人机的航迹规划和避障方法是保证无人机飞行安全和有效完成任务的重要环节。

本文将介绍无人机航迹规划和避障方法的基本概念和常用算法。

航迹规划是指根据任务需求和飞行环境，通过算法确定无人机的合理航迹以实现任务目标。

航迹规划需要考虑任务的目标点、航迹路径、航线长度和时间、环境障碍物等因素。

在航迹规划中，无人机需要综合考虑避障、能量消耗、时间效率等多个因素进行决策。

传统的航迹规划方法包括：最短路径算法、最小消耗算法和最短时间算法。

最短路径算法通常使用迪杰斯特拉算法或A*算法来寻找从起点到终点的最短路径。

最小消耗算法考虑无人机在飞行过程中的消耗，如燃料、能源等，以最小化总体消耗来规划航迹。

最短时间算法是在考虑无人机速度的前提下，寻找从起点到终点行程时间最短的航迹。

然而，传统的航迹规划方法对于无人机的避障能力和动态环境的适应性有限。

为了更好地规划无人机的航迹并避开障碍物，研究人员提出了许多新颖的航迹规划算法。

其中，一种常见的方法是基于地图的航迹规划方法。

基于地图的航迹规划方法首先需要建立环境地图，包括地形、障碍物、道路等信息。

然后，基于这些地图信息，无人机可以使用路径搜索算法，如A*算法，来规划可行的航迹。

在航迹规划的过程中，无人机会考虑地图上的障碍物，以便避免与它们碰撞。

除了基于地图的航迹规划方法，还有一些其他的航迹规划方法被广泛使用。

例如，虚拟力场方法使用虚拟力场来模拟障碍物对无人机的斥力和目标点对无人机的吸引力，从而规划出无碰撞的航迹。

遗传算法方法使用遗传算法来优化航迹规划，通过适应度函数评估航迹的优劣，并不断进化出更好的航迹。

除了航迹规划，无人机的避障方法也起着至关重要的作用。

避障方法是指在飞行过程中如何避免与障碍物碰撞，保证无人机的飞行安全。

目前，避障方法可以分为传感器避障和控制器避障两种类型。

传感器避障方法通过使用各种传感器，如激光雷达、超声波传感器、摄像头等，实时感知周围环境并检测障碍物。

无人机飞行轨迹规划算法研究

无人机飞行轨迹规划算法研究随着科技的不断发展，无人机已经成为了目前热门的技术方向之一。

无人机在很多领域中都有广泛应用，比如航空、农业、矿业等行业。

但是，无人机需要通过规划飞行轨迹来实现自主飞行。

因此，无人机飞行轨迹规划算法的研究显得尤为重要。

一、无人机飞行轨迹规划算法的意义无人机飞行轨迹规划算法是指通过利用无人机的传感器信息，结合环境信息，制定一套合理、高效的算法，实现无人机自主飞行的编码方法。

其实现的目的是为了让无人机能够自主识别目标，进行实时飞行路径的规划与控制。

无人机的飞行轨迹规划中，重点是选择适合于问题情境的飞行方式和控制方式。

无人机飞行轨迹规划在军事、民用和商业领域中都有广泛应用。

例如，无人机需要在夜间侦查行动中执行无声的任务，需要无人机能够适应复杂地形或恶劣天气的情况下飞行，并且在执行任务时避免风险，提高任务执行的效率和任务安全性。

因此，无人机飞行轨迹规划是无人机智能飞行的重要组成部分，能够提高无人机在各类应用领域的性能表现。

二、无人机飞行轨迹规划算法的基本原理无人机的飞行轨迹规划算法是设计多种传感器探测大气动力学参数和外部环境信息，同时还需对航空器自身控制和数值仿真方法的设计和优化。

在此基础之上，无人机的飞行轨迹规划算法便得以实现。

(a) 以初始点和目标点为起始点，利用高级路径规划软件和地图数据确定起飞点和着陆点，建立航路点，依据航路点建立初始航迹。

(b) 初始航迹基于传感器信息可以优化，可以采用模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等全局或局部搜索算法进行优化。

因此，可以利用结构化稳定性分析方法对优化的航迹的稳定性进行分析，如结构分析法、系统力学分析法等。

三、无人机飞行轨迹规划算法架构无人机飞行轨迹规划算法架构通常分为三个层次：感知、决策和执行。

其中感知层利用传感器获取环境信息，包括但不限于地面、气象和航空情况。

决策层负责生成最优的航迹计划和与控制策略。

无人机航迹规划与控制算法研究

无人机航迹规划与控制算法研究一、引言随着无人机技术的不断发展，无人机航迹规划与控制算法成为当前研究的重要课题。

无人机在农业、测绘、物流等领域的应用越来越广泛，优化航迹规划与控制算法可以提高无人机的飞行效率和安全性。

本文将对无人机航迹规划与控制算法的研究进行深入分析和讨论。

二、航迹规划算法航迹规划算法是指确定无人机从起飞点到目标点的航迹路径。

根据任务需求和环境约束，航迹规划算法可以分为全局规划和局部规划两类。

1. 全局规划算法全局规划算法主要用于确定无人机的整个航行路径。

其中，A*算法是一种经典的全局路径规划算法，利用启发式函数在状态空间中搜索最优路径。

另外，Dijkstra算法和深度优先搜索算法也常被应用于无人机的全局规划中。

这些算法通过权衡航行距离和处理时间的方式，寻找最优路径。

2. 局部规划算法局部规划算法主要用于在实时飞行中对无人机的航迹进行调整。

其中，虚拟势场方法是一种常用的局部规划算法。

该方法通过适当调整飞行器周围环境的势场，以避免障碍物和优化路径规划。

此外，二次规划和非线性规划算法也用于局部规划中，以优化航迹路径。

三、控制算法控制算法是指无人机在规划好的航迹路径上的动态控制方法。

常用的无人机控制算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。

1. PID控制PID控制是一种经典的控制方法，也是无人机控制中最常用的控制方法之一。

PID控制通过比较反馈信号和目标信号来调整控制信号，使无人机保持在预定的航迹上。

PID控制具有简单且实用的优点，但在复杂环境下的鲁棒性较差。

2. 模糊控制模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，能够应对复杂、模糊的环境。

模糊控制通过建立模糊规则和调整模糊集合来控制无人机的运动。

模糊控制在无人机控制中广泛应用，具有较好的鲁棒性和适应性。

3. 自适应控制自适应控制是一种能够根据环境变化自动调整参数的控制方法。

自适应控制通过建立系统模型，并根据系统的状态进行在线参数调整，以适应不同的环境。

多无人机协同任务分配与路径规划研究

多无人机协同任务分配与路径规划研究无人机的快速发展和广泛应用在各个领域中已经成为现实。

在军事、救援、交通、农业等各个领域中，无人机的协同任务分配与路径规划变得越来越重要。

本文将通过多无人机协同任务分配与路径规划研究来探讨这一问题。

首先，多无人机协同任务分配是指将多个无人机分配到不同的任务中，以实现高效的任务完成。

无人机的任务可以是侦查、监视、运输、投放等等。

任务分配的目标是使得每个无人机都能够在最短的时间内完成任务，并且保证任务的平衡性和公平性。

为了实现这个目标，可以运用机器学习、优化算法等方法来进行任务分配。

在任务分配的过程中，需要考虑多个因素，如无人机的飞行速度、飞行能力、载货能力等。

通过对每个无人机的属性进行评估和匹配，可以实现合理的任务分配。

此外，还需要考虑无人机之间的通信和协作。

通过无人机之间的协作和信息共享，可以提高整体任务的效率和安全性。

路径规划是多无人机协同任务的另一个重要问题。

路径规划的目标是使得每个无人机能够以最短的路径完成任务，同时避免与其他无人机发生碰撞或产生冲突。

路径规划需要考虑无人机的动力学约束、障碍物避障、地形和环境因素等。

为了实现高效的路径规划，可以使用搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等优化算法。

一个常见的路径规划问题是无人机群体路径规划。

在无人机群体路径规划中，需要考虑无人机之间的协同和协作，使得整个群体能够以最短的时间完成任务。

可以采用集体智能算法，如粒子群算法、蚁群算法等来协调无人机群体的路径规划。

同时，还需要考虑无人机之间的通信和协作，以避免碰撞和冲突。

在多无人机协同任务分配与路径规划的研究中，还有一些需要考虑的问题。

例如，如何应对无人机的故障、如何应对突发事件等等。

在研究中，可以运用强化学习的方法来应对这些问题。

强化学习可以使得无人机学习到如何应对不同的情况和环境，以达到更好的任务完成效果。

总结来说，多无人机协同任务分配与路径规划是一个复杂而重要的问题。

多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真共3篇

多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真共3篇多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真1多小型无人机协同航迹规划及其硬件在回路仿真随着科技的不断发展，无人机技术也得到了快速的发展。

在军事、民用、商业及科研等领域都有了广泛的应用。

而多小型无人机协同航迹规划也逐渐成为人们研究的热点问题。

无人机的航迹规划是指在一定的任务范围内，根据航迹规划算法，将无人机的航迹规划为一条或多条航线。

多小型无人机协同航迹规划则是指在多个无人机之间，通过通信协调，完成任务的最优航迹规划。

例如，多架无人机在山区中完成搜救任务时需要协调各自航迹规划以及照片拍摄区域，提高任务效率。

多小型无人机协同航迹规划的硬件主要包括飞行控制器、无线模块、传感器等。

其中，飞行控制器是无人机的核心部件，用于控制飞行器的姿态、飞行速度和方向等参数。

无线模块则用于实现无人机之间的通信，建立控制指令和数据传输的通道。

传感器则是实现导航和环境感知的重要部件。

基于多小型无人机航迹规划的硬件，需要进行回路仿真。

回路仿真是指通过特定的仿真软件，模拟飞行控制器、无线模块和传感器等硬件之间的交互作用，检测协同航迹规划算法的准确性和可靠性。

在回路仿真中，首先需要建立一个多无人机的场景，包括每架无人机的参数（如起飞重量、载重能力、最大飞行速度、最大飞行高度等）以及地形地貌信息。

其次，需要对协调姿势和航速的控制算法进行仿真。

具体来说，可以通过开发软件来进行仿真，如MATLAB和Simulink等软件。

这些软件可以方便地进行仿真，利用图形化界面直观地展示数据和结果，更好地发现和排除问题。

最后根据仿真结果，对算法和硬件进行优化。

随着人工智能技术和物联网技术的不断提升，未来多小型无人机协同航迹规划将更加智能化、高效化、安全化。

例如，无人机可以通过高精度地图等技术，实现自主航迹规划，大大提高环境适应性和飞行效率。

此外，人工智能技术可以让无人机具备自主学习和决策功能，提高其应对复杂环境的能力。