[发明专利]一种直升机航线规划方法

摘要

本发明涉及一种直升机航线规划方法，其步骤为：构建地形威胁回避模型，计算飞行航线，构建包含综合坐标(xy)序列的随机航线集，更新量子相位，实现航线集的动态更新，构建通讯信号威胁回避模型TX，执行航线评价fp，采用B‑Spline方法和航线优选算法改进最优初始航线，实现航线可飞行性优化。本发明是考虑到航程长度、飞行安全性和飞机性能等的航线选优问题。其算例结果表明，利用混合智能集群算法在复杂环境下能实现全局最优航线的实时规划，该方法能够给直升机提供有效飞行服务同时提高了飞行的安全性和可靠性。

主权项

1.一种直升机航线规划方法，其特征采用以下实现步骤：(1)构建地形威胁回避模型hd，数学描述如下：hd(x，y)＝hh(x，y)+Sh上述公式中，hh(x，y)和hd(x，y)分别表示(x，y)处的航迹点高程和地形威胁回避后的航迹点高程，Sh为飞行安全高度，单位为米；M表示山峰总数，Hmaxi表示第i个山峰峰顶的高程，(xoj，yoj)和(xsj，ysj)分别表示第j个山峰峰顶的平面坐标和沿x、y方向下降的参数；(2)计算飞行航线，构建包含综合坐标(xy)序列的随机航线集：首先利用公式(2)～(3)得到量子比特的相位量子参数矩阵chrom：公式(2)～(3)中，[]为矩阵符号，rand()、cos()、sin()分别为随机数、余弦和正弦函数，m为航线集内航线总数；然后利用公式(4)～(5)得到参数为量子比特相位的横坐标xx、纵坐标yy，并利用公式(6)～(7)对横坐标xx、纵坐标yy进行限制得到横坐标x、纵坐标y：最后利用公式(8)～(9)构建包含综合坐标序列(xy)的随机航线集：xy＝x*100+y    (8)xy＝{xy1，xy2，...，xyi，...，xyNfp}    (9)公式(4)～(9)中，abs()为计算绝对值的函数，(x，y)为航迹点的坐标值，rand(Nfp)生成Nfp个0～1之间的随机数，xlb、xub分别表示航迹点坐标x的上限值和下限值、ylb、yub分别表示航迹点坐标y的上限值和下限值，xyi表示第i个航迹点的综合坐标值；(3)更新量子相位，实现航线集的动态更新首先利用公式(10)生成最优解的调整系数rate和临时转换参数tmp：rate(x，y)＝tmp/m，tmp＝abs(f2(i)‑Minf2)    (10)然后利用公式(11)更新量子相位：利用公式(12)执行量子相位旋转，得到新的相位：Pm＝ones(1，m)*0.05公式(10)～(12)中，f2(i)、Minf2分别为第i个航迹点高程变化值和所有航线高程变化最小值，sign为取符号函数，bestX、iteration和maxgen分别为最有航线对应的坐标、当前迭代代数和最大代数，shiftstep为每次调整的步长，Pm、pi分别为相位旋转系数和圆周率π；利用公式(13)～(15)实现航线集的动态更新：ff1＝xyi+c1*rand*(bestXY‑xyi)+c2*rand*(pxyi‑xyi)    (14)公式(13)中p，Vp分别表示随机生成的概率值、概率值阈值，ff1，ff2分别为随机概率值小于、大于等于概率阈值对应的函数；公式(14)中，c1，c2分别表示全局、局部航线调整系数，rand表示生成的0～1之间的随机数，bestXY、pxyi分别表示全局、局部最优综合航迹点；公式(15)中，meanP表示综合航迹点序列的平均值，pxy表示最优航线的综合航迹点序列，a1，a2分别表示对应于meanP和pxy的系数，pFiti，pFitn分别表示对应于pxyi和全局最优航线的代价，sumPfit表示全局最优航线的代价之和，d为避免航线出现不可行解的参数；(4)构建通讯信号威胁回避模型TX：nxi＝(xi+xi+1)/2公式(16)中n是航线中的航迹点总数，xn＝Xe，yn＝Ye，(xi，yi)、(nxi，nyi)和(Xe，Ye)分别表示第i个航迹点坐标、第i个调整后的新航迹点坐标和目标点坐标，hd、tn分别为回避地形威胁后的高程和通讯威胁的总数，(xck，yck)和Rk分别表示第k个通讯威胁的中心坐标及其影响半径；(5)执行航线评价fp：公式(17)中，m、(xij，yij)分别为航线集内航线的总数、第第i条第j个航迹点平面坐标，通过fp计算航迹点的综合威胁模型之和的最小值，获取限制航线高程的最优初始航线；(6)采用B‑Spline方法和航线优选算法改进最优初始航线，实现航线可飞行性优化。