[发明专利]基于改进的混合粒子群优化算法的无人机航迹规划方法

说明书

本发明涉及一种基于改进混合粒子群优化算法的无人机航迹规划方法，该方法，针对无人机航迹约束条件，改进了航迹编码方式，并对结合遗传算法的混合粒子群优化算法，首先借助粒子群优化算法全局搜索能力强的特点进行全局搜索，当迭代次数进行到指定代数并接近全局最优解时，此时整个种群进入全局最优解的邻域内；其次，利用改进的遗传算法在全局最优解的邻域内进行局部快速搜索，最终到达全局最优解，航迹段跨越多个网格节点，可以避免进行分层规划的复杂性，提高了无人机航迹规划的算法效率，更便于工程应用。

技术领域

本发明属于飞行器航迹规划技术领域，尤其涉及综合考虑无人机到达时间、油耗、威胁、以及飞行区域等因素的前提下找到一条能够保证无人机安全飞行的飞行航迹。该航迹规划方法能在大范围的真实环境中规划出满足各种约束的安全航迹，可广泛应用于各类无人飞行器的航迹规划。

背景技术

随着航空技术的发展，无人机在军用与民用领域的应用不断扩大，如：敌情侦察、察-打-评、协同打击、地形勘探、地理测绘、高压巡检等。无人机执行的任务复杂多样，为提高其生存能力，必须实现自主飞行。航迹规划是无人机自主飞行的关键技术之一。

无人机的航迹规划的目的是找到能够保证无人机安全突防的飞行航迹，既要尽量减少被敌防空设施捕获和摧毁的概率，又要降低坠毁的概率，同时还要满足各种约束条件。对于多飞行器协同作战，为了提高执行任务的成功率，多个无人机之间的协作与安全性也很重要，具体地，无人机航迹规划需要考虑包括安全性、航迹约束、协作性以及实时性要求。

航迹规划是一个NP问题，对其直接求解往往会导致组合爆炸，为了降低其算法复杂度，国内外学者提出了各种规划方法，包括基于概率图搜索的规划方法、基于栅格搜索的规划方法、基于人工势场的规划方法以及基于进化计算的规划方法。本项发明属于一种改进的基于进化算法的航迹规划方法。

发明内容

本发明针对上述问题，提供了一种基于改进混合粒子群优化算法的无人机航迹规划方法，航迹段跨越多个网格节点，可以避免进行分层规划的复杂性，提高了无人机航迹规划的算例效率，更便于工程应用。

本发明的目的在于提供一种基于改进混合粒子群优化算法的无人机航迹规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)采用全实数坐标数组编码方式构造用于航迹规划的三维空间航迹编码：

x₁y₁h₁d₁α₁…x_iy_ih_id_iα_i…x_ny_nh_nd_nα_n (1)

式中：n为该航迹上的航迹点的个数；x_i、y_i、h_i为第i个地形网格节点在航迹网格图中的坐标与高程值；d_i为第i个结点到第i+1个结点的航迹段长度，α_i为方向角；

(4)选用Alpine函数、Rastrigrin函数、Schaffer函数其中之一作为航迹规划使用的目标函数，确定航迹段约束条件；

(5)从起始地形网格节点开始使用混合粒子群优化算法对构造的规划空间进行搜索，当符合航迹段约束条件时，将搜索的地形网格节点加入到参考航迹中；如此循环，直到将终点地形网格节点加入到参考航迹中。

优选的技术方案中，所述方法中，

步骤(2)使用的Alpine函数为：

式中，x_1,2∈[0,10]。