交叉粒群算法在无人机航路规划中的应用

       随着现代战场环境的日益复杂和作战范围的不断扩大,给无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)执行空中侦察、监视、作战等任务带来了严重挑战.为了提高UAV的作战效率和生存概率,从UAV的威胁空间建模出发,根据战场分布的威胁区城,先利用威胁回避技术快速地给出一条从起始点到目标点的粗选航路;然后在此基础上,应用粒群算法和遗传算法中交叉和变异操作相结合的思想,对粗选规划航路进行全局优化,从而找出一条能确保自身安全并威胁代价最小的最优飞行航路.仿真结果说明,该方法是有效、可行的.针对飞行器螺旋改出难题,研究无人机螺旋自主认知与改出控制方法。首先建立基于飞行状态认知的无人机安全控制框架,在此基础上进行无人机螺旋认知与改出控制器设计,分析螺旋成因,根据机载传感器提供的实时飞行参数信息,采用直觉模糊统计判决与决策算法进行螺旋自主认知,最后考虑状态变量控制时序,并设计非线性动态逆控制律,完成无人机螺旋改出的制导控制。仿真结果表明,相对于已有解决策略,所提出的控制方法可以显著缩短螺旋改出所需时间,同时具有较好的动态响应特性。


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