靜態(tài)威脅下的無人機(jī)航跡規(guī)劃?

劉洲洲，潘魯寧

（1.西安航空學(xué)院，西安710077；2.遼寧公安司法管理干部學(xué)院，沈陽110161）

靜態(tài)威脅下的無人機(jī)航跡規(guī)劃?

劉洲洲1，潘魯寧2

（1.西安航空學(xué)院，西安710077；2.遼寧公安司法管理干部學(xué)院，沈陽110161）

無人機(jī)（Uninhabited Air Vehicle，UAV）由于其自身優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)在軍事以及民用領(lǐng)域取得廣泛使用。無人機(jī)的航跡規(guī)劃本質(zhì)可歸結(jié)為一個多目標(biāo)多約束條件的最優(yōu)化問題。簡單介紹無人機(jī)航跡規(guī)劃的基本理論。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法針對靜態(tài)環(huán)境下的火力威脅和非火力分別建模。運(yùn)用遺傳算法對無人機(jī)進(jìn)行航跡規(guī)劃。通過建立不同環(huán)境的模型仿真驗證算法的優(yōu)越性。

無人機(jī)；航跡規(guī)劃；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法

1 引 言

無人機(jī)（Uninhabited Air Vehicle，UAV）由于其用途廣泛，零人員傷亡風(fēng)險，制作成本較低，機(jī)動性能好等眾多優(yōu)點(diǎn)，在現(xiàn)代戰(zhàn)爭甚至民用領(lǐng)域的使用越發(fā)廣泛。

無人機(jī)航跡規(guī)劃是指在特定的地形條件、敵情限制和燃油約束下，找到從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)之間UAV生存概率最大的飛行航線，其本質(zhì)可歸結(jié)為一個多目標(biāo)多約束條件的最優(yōu)化問題。

文章結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和遺傳算法針對靜態(tài)威脅下的UAV進(jìn)行航跡規(guī)劃，通過仿真實驗來驗證算法的優(yōu)越性。

2 無人機(jī)航跡規(guī)劃基本理論

航跡規(guī)劃的關(guān)鍵有三點(diǎn)：航路規(guī)劃算法、飛行信息、威脅回避。

航跡規(guī)劃基本步驟為：

（1）劃定UAV飛行區(qū)域，確定地形條件、目標(biāo)任務(wù)、飛行威脅等信息，并進(jìn)行仿真建模。

（2）運(yùn)用航跡規(guī)劃算法，根據(jù)飛行任務(wù)結(jié)合環(huán)境模型以及燃油限制等約束條件規(guī)劃出UAV最優(yōu)航跡。

2.1 航跡飛行建模

采用加權(quán)因子將多個目標(biāo)的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單個目標(biāo)優(yōu)化問題，目標(biāo)函數(shù)取為最短航跡和最小威脅的加權(quán)。描述如下：

其中，xij為0時，表示目標(biāo)點(diǎn)i到目標(biāo)點(diǎn)j之間不可行，為1時表示可行；cij為點(diǎn)i與點(diǎn)j之間的距離。

2.2 威脅模型

UAV在飛行過程中主要遭遇威脅的模型如下：

其中，（x，y）為UAV在飛行途中的即時坐標(biāo)，（xn，yn）為所受威脅的坐標(biāo)，當(dāng)UAV飛出威脅范圍時，則威脅為0。

3 仿真實驗

無人機(jī)航跡規(guī)劃中受到的威脅可以分為非火力威脅和火力威脅兩種，在此用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來表示這兩種威脅。

3.1 非火力威脅模型

非火力威脅是指UAV在飛行過程中受到的無攻擊性威脅，比如地形限制，禁飛區(qū)等。非火力威脅區(qū)域可以用不等式組表示，例如：

表示如圖1所示。

非火力模型數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

3.2 火力威脅模型

火力威脅是指UAV在飛行過程中受到的類似防空導(dǎo)彈和高射炮等具有主動攻擊性的威脅。不同的火力威脅具有不同的有效射程，因此可用不同半徑的圓表示，例如：

表示如圖2所示。

圖1 任務(wù)空間中的非火力威脅及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

圖2 任務(wù)空間中的火力威脅及其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

火力模型數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Ai表示UAV所受威脅的加權(quán)和，若Ai＝0，則表示UAV還未進(jìn)入威脅區(qū)，否則Ai＞0。

3.3 靜態(tài)威脅下的航跡規(guī)劃

3.3.1 代價函數(shù)

UAV的總路徑可分為若干段航跡，每個航跡的代價都由燃油代價和威脅代價加權(quán)而成：

其中，k取值為0～1，是加權(quán)系數(shù)。

當(dāng)pipi＋1I tzone＝0

3.3.2 仿真流程圖

仿真流程如圖3所示。

圖3 UAV航跡規(guī)劃流程圖

3.3.3 UAV航跡規(guī)劃仿真

采用遺傳算法對UAV路徑規(guī)劃進(jìn)行仿真，n＝100，max gen＝100，pc＝0.8，pm＝0.1，設(shè)計兩種靜態(tài)威脅環(huán)境，分別進(jìn)行仿真，其結(jié)果如圖4所示。

圖4 UAV航跡規(guī)劃仿真圖

可以看出，UAV能夠以最短路徑回避各種威脅，進(jìn)而驗證了該算法的優(yōu)越性。

4 結(jié)束語

研究了UAV航跡規(guī)劃的基本原理，通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的結(jié)合對UAV進(jìn)行路徑規(guī)劃，用最短最優(yōu)路徑來回避各種威脅，通過仿真驗證了算法的優(yōu)越性。

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UAV Path Planning in Static Threats

LIU Zhou－zhou1，PAN Lu－ning2
（1.Xi’an Aeronautical University，Xi’an 710077，China；2.Liaoning Administrator College of Police and Justice，Shenyang 110161，China）

The UAV（Uninhabited Air Vehicle），duing to its advantages，has been widely used in military and civilian fields.The essential of the UAV path planning is optimization formulti－objective and multi－constraint.This article introduces the crucial theory of the UAV path planning.The neural network algorithm is used to setmodels for the fired and non－fired threats in a static environmentand the genetic algorithm is used for UAV path planning.The superiority of the algorithm is verified by simulation of different environmentmodels.

UAV；Path planning；Neural networks；Genetic algorithms

10.3969／j.issn.1002－2279.2014.06.016

TP24

：A

：1002－2279（2014）06－0055－03

國家自然科學(xué)基金資助項目（61103242）

劉洲洲（1981－），男，山西運(yùn)城人，博士研究生，講師，主研方向：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)仿真。

2014－08－01