無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真模擬研究

王從俠 韓啟超

【摘 要】首先介紹無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的研究方法，基于無(wú)人機(jī)的飛行性能特性、可能遇到的敵方威脅及高精度數(shù)字地圖等相結(jié)合建立模擬地形的等高線圖。根據(jù)無(wú)人機(jī)的任務(wù)分配、任務(wù)載荷要求、航跡規(guī)劃過(guò)程中可能遇到的高度約束、轉(zhuǎn)彎角約束、時(shí)間約束、威脅約束、爬升角約束、最小步長(zhǎng)約束等各種約束，選擇時(shí)間代價(jià)、性能代價(jià)最優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)，采用A*算法對(duì)無(wú)人機(jī)從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的航線進(jìn)行綜合規(guī)劃，得到全局范圍內(nèi)最優(yōu)的參考飛行航線。仿真結(jié)果表明該方法能夠滿足無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的任務(wù)要求。

【關(guān)鍵詞】無(wú)人機(jī)；航跡規(guī)劃；目標(biāo)函數(shù)；規(guī)劃時(shí)間；A*算法

中圖法分類號(hào) V211.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 2095-2457（2018）16-0001-003

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.16.001

【Abstract】The UAV route planning research method was firstly introduced.Based on the UAV flight performance characteristics，the enemy threat and high precision digital maps， the terrain contour simulation maps were established. According to the requirements of the UAV task allocation，task load，the height constraints，the time constraints，the threats constraints，the climbing angle constraints，the minimum step length，Choosed the time and performance cost objective function，based on the A* algorithm，the global optimal flight path from the starting point to the target point.The simulation results shown that the method could satisfy the UAV route planning requirement.

【Key words】UAV；Route planning；Objective function；Planning time；A* algorithm

0 引言

航跡規(guī)劃是根據(jù)任務(wù)目標(biāo)規(guī)劃滿足約束條件的飛行軌跡，是無(wú)人飛行平臺(tái)任務(wù)規(guī)劃的關(guān)鍵技術(shù)之一；航跡規(guī)劃也是無(wú)人機(jī)未來(lái)作戰(zhàn)的重要技術(shù)，其受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。無(wú)人機(jī)實(shí)際飛行中如果實(shí)時(shí)定位出突發(fā)威脅目標(biāo)（如防空導(dǎo)彈、掃描雷達(dá)等）位置情況，必須進(jìn)行航跡規(guī)劃。

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃是指在綜合考慮無(wú)人機(jī)任務(wù)要求、機(jī)動(dòng)性能、安全突防和飛行時(shí)間等各種約束因素下，尋找一條從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的最優(yōu)或可行的飛行軌跡。

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的主要流程是：搜集任務(wù)區(qū)域的情報(bào)、準(zhǔn)備數(shù)字地圖和敵方威脅信息，并對(duì)數(shù)字地圖各點(diǎn)由威脅產(chǎn)生的危險(xiǎn)程度進(jìn)行量化處理，然后采用有效的航線優(yōu)化技術(shù)對(duì)從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的飛行航線進(jìn)行規(guī)劃，得到全局最優(yōu)的參考飛行航線，根據(jù)目標(biāo)位置的變化實(shí)時(shí)更新航跡完成任務(wù)飛行。

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃在地面準(zhǔn)備階段，需要搜集任務(wù)區(qū)域的情報(bào)、準(zhǔn)備數(shù)字地圖和敵方威脅信息，并對(duì)數(shù)字地圖各點(diǎn)由威脅產(chǎn)生的危險(xiǎn)程度進(jìn)行量化處理，然后采用有效的航線優(yōu)化技術(shù)對(duì)從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的飛行航線進(jìn)行規(guī)劃，得到全局最優(yōu)的參考飛行航線。

針對(duì)無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的任務(wù)要求和特點(diǎn)，對(duì)離線事前航跡規(guī)劃技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，采用建立航跡規(guī)劃數(shù)據(jù)庫(kù)，將提前構(gòu)成生產(chǎn)的連通圖保存到航跡數(shù)據(jù)庫(kù)中，進(jìn)行航跡規(guī)劃時(shí)，可直接從航跡數(shù)據(jù)庫(kù)中提取航跡片元連通圖生成軌跡，可大大縮短航跡規(guī)劃的時(shí)間。

1 無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃

分析搜集任務(wù)區(qū)域的情報(bào)、準(zhǔn)備數(shù)字地圖和敵方威脅信息，并對(duì)數(shù)字地圖各點(diǎn)由威脅產(chǎn)生的危險(xiǎn)程

航跡規(guī)劃的流程圖如圖1所示，通常無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃分為以下幾步來(lái)實(shí)現(xiàn)：

（1）建立高精度的數(shù)字地圖和數(shù)字地圖的預(yù)處理。即分析搜集無(wú)人機(jī)任務(wù)區(qū)域范圍的情報(bào)、準(zhǔn)備數(shù)字地圖和可能的敵方威脅信息，并對(duì)數(shù)字地圖各點(diǎn)由威脅產(chǎn)生的威脅程度進(jìn)行量化處理，建立模擬地形的等高線圖；

（2）無(wú)人機(jī)飛行能力的準(zhǔn)備。無(wú)人機(jī)在航跡規(guī)劃的過(guò)程中會(huì)遇到最小步長(zhǎng)約束、最小飛行高度約束、最大航程約束、最大轉(zhuǎn)彎角約束、最大爬升角約束等，因此需要考慮無(wú)人機(jī)飛行性能約束的前提下，得到滿足各種威脅及消耗綜合代價(jià)最優(yōu)的飛行航跡；

需要考慮無(wú)人機(jī)飛行性能的約束限制。

（3）無(wú)人機(jī)任務(wù)載荷和指標(biāo)的準(zhǔn)備。主要包括無(wú)人機(jī)任務(wù)的分配，根據(jù)無(wú)人機(jī)所搭載的任務(wù)載荷的不同，分配不同的任務(wù)指標(biāo)；

（4）算法對(duì)比仿真研究，選擇時(shí)間代價(jià)、性能代價(jià)最優(yōu)的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃算法；

（5）輸出無(wú)人機(jī)的飛行航跡路徑。即采用有效地航線優(yōu)化技術(shù)對(duì)無(wú)人機(jī)從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)的飛行航線進(jìn)行綜合規(guī)劃，得到全局范圍內(nèi)最優(yōu)的參考飛行航線。

2 模型建立

2.1 約束條件

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的目的是要找到從起始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)范圍內(nèi)的最優(yōu)參考飛行航線。其目的是要優(yōu)化一體能夠保證無(wú)人機(jī)飛行安全的最優(yōu)飛行軌跡，既要減小被敵方防空武器攻擊的可能，也要時(shí)間代價(jià)最小，同時(shí)飛行過(guò)程總還會(huì)遇到各種不同的約束限制。

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃時(shí)需要考慮的約束條件包括：最小步長(zhǎng)約束、最小轉(zhuǎn)彎半徑約束、最大爬升角、最大航跡長(zhǎng)度、最大節(jié)點(diǎn)數(shù)和最小飛行高度等約束條件。

2.2 算法選擇

將數(shù)字地圖與航跡規(guī)劃算法融合實(shí)現(xiàn)傳感器無(wú)人機(jī)離線航跡規(guī)劃功能。由于航跡規(guī)劃算法（Voronoi圖法、遺傳算法、A*算法等）各有利弊，A*算法能夠很好地將傳感器無(wú)人機(jī)的最小航段距離和最大轉(zhuǎn)彎角等約束融合到搜索過(guò)程中，可以縮小搜索范圍，從而大幅度提高航跡規(guī)劃的速度。

A* 算法主要是先確定代價(jià)函數(shù)，然后優(yōu)化尋找最優(yōu)的航跡路徑，A*算法的主要思路是計(jì)算區(qū)域范圍內(nèi)的每一個(gè)可能網(wǎng)格單元的代價(jià)函數(shù)，再將總體代價(jià)最小的單元加入到搜索空間中，因此A*算法的一般估價(jià)函數(shù)由兩部分構(gòu)成，

3 仿真分析

無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃時(shí)需要將無(wú)人機(jī)的各種約束限制加入到A*算法中，因此采用本文的無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃思路，仿真平臺(tái)如下表1所示。

圖2為根據(jù)無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃環(huán)境，模擬出的地形等高線圖。

圖3為權(quán)重w1=0.001，w2=300，w3=0.1時(shí)，按照A*算法模擬的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真圖，仿真結(jié)果表明，總概率密度最低值fmin=0.001；規(guī)劃時(shí)間T=162.755342s，路徑長(zhǎng)度l=592.1844，總威脅概率值為0.0895。

圖4為權(quán)重w1=0.001，w2=100，w3=0.1時(shí)，按照A*算法模擬的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真圖，仿真結(jié)果表明，總概率密度最低值fmin=0.001；規(guī)劃時(shí)間T=132.104953s，路徑長(zhǎng)度l=582.8269，總威脅概率值為0.2169。

圖5為權(quán)重w1=0.005，w2=300，w3=0.1時(shí)，按照A*算法模擬的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真圖，仿真結(jié)果表明，總概率密度最低值fmin=0.001；規(guī)劃時(shí)間T=155.554166s，路徑長(zhǎng)度l=598.768，總威脅概率值為0.08。

圖6為權(quán)重w1=0.005，w2=300，w3=0.5時(shí)，按照A*算法模擬的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真圖，仿真結(jié)果表明，總概率密度最低值fmin=0.001；規(guī)劃時(shí)間T=5.694579s，路徑長(zhǎng)度l=550.1421，總威脅概率值為0.2356。

圖7為權(quán)重w1=0.005，w2=300，w3=0.05時(shí)，按照A*算法模擬的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃仿真圖，仿真結(jié)果表明，總概率密度最低值fmin=0.006；規(guī)劃時(shí)間T=14.471906s，路徑長(zhǎng)度l=550.9683，總威脅概率值為0.2333。

表2是不同權(quán)重狀態(tài)下的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃結(jié)果對(duì)比。從表中可以看出，航跡規(guī)劃時(shí)間與權(quán)重的選取關(guān)系密切。

4 結(jié)論

本文介紹了無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的研究方法與思路，并采用A*算法對(duì)無(wú)人機(jī)航跡進(jìn)行了仿真模型，研究表明A*算法能夠滿足無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃的要求，且效率比較高；同時(shí)不同權(quán)重下無(wú)人機(jī)的航跡路徑有較大的差異。

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