無人機航路規(guī)劃優(yōu)化設(shè)計

袁言川 龍梽熇 文園

摘要：通過對無人機航路規(guī)劃的研究，對無人機航路規(guī)劃問題進行了概括和總結(jié)，闡述了無人機航路規(guī)劃的數(shù)學(xué)框架結(jié)構(gòu)，并闡述了求解此類數(shù)學(xué)問題的方法。

關(guān)鍵詞：無人機;航路規(guī)劃;群智能優(yōu)化

一、無人機航路問題概述

無人機的雛形是軍事訓(xùn)練中的靶機，是利用無線電遙控設(shè)備和自備的程序控制裝置操縱的不載人飛機，或者由車載計算機完全地或間歇地自主地操作[1]。最早出現(xiàn)在20世紀40年代出現(xiàn)，是一個許多國家用于描述最新一代無人駕駛飛機的術(shù)語。1945年，第二次世界大戰(zhàn)之后將多余或者是退役的飛機改裝成為特殊研究或者是靶機，成為近代無人機使用趨勢的先河。隨著電子技術(shù)的進步，無人機在擔任偵查任務(wù)的角色上開始展露他的彈性與重要性。如：無人偵察機可以繞過敵方的雷達威脅區(qū)而獲得重要的軍事情報。1982年以色列航空工業(yè)公司（IAI）首創(chuàng)以無人機擔任其他角色的軍事任務(wù)。以色列國防軍主要用無人機進行偵察，情報收集，跟蹤和通訊。20世紀90年代后，西方國家充分認識到無人機在戰(zhàn)爭中的作用，競相把高新技術(shù)應(yīng)用到無人機的研制與發(fā)展上。早期的無人機都是按照地面任務(wù)規(guī)劃中心預(yù)先計算并設(shè)定好的航路飛行，因此一旦在既定航路段出現(xiàn)新的威脅，無人機將束手無策，無人機航路規(guī)劃無疑成為無人機導(dǎo)航任務(wù)中最重要的任務(wù)之一。

無人機航路規(guī)劃是指在特定約束條件下，尋找從起始點到目標點并滿足無人機性能指標的最優(yōu)或可行的航路。其問題本質(zhì)是多約束條件下，多目標函數(shù)求極值的優(yōu)化問題。規(guī)劃出滿足任務(wù)要求、導(dǎo)航、安全性等約束的較優(yōu)航路，對無人機應(yīng)用性能的提高有重要意義。無人機航路規(guī)劃主要包括環(huán)境信息、飛行約束、航路目標以及航路規(guī)劃器4部分。根據(jù)不同的任務(wù)環(huán)境，按照環(huán)境模型是否實時更新，即無人機飛行環(huán)境是否確定，航路規(guī)劃可分為靜態(tài)全局航路規(guī)劃和實時的局部航路規(guī)劃。靜態(tài)全局航路規(guī)劃根據(jù)無人機飛行環(huán)境的確定信息，在無人機離線狀態(tài)下進行規(guī)劃設(shè)計，然后把預(yù)先規(guī)劃好的最優(yōu)路徑裝載在無人機上，無人機自動駕駛沿預(yù)定航線飛行。這一過程一般在無人機起飛前完成，實時性要求不高，因而可以采用的規(guī)劃算法比較寬。實時局部航路規(guī)劃通過傳感器對環(huán)境變化的反饋更新后，在相應(yīng)時間內(nèi)對航路進行規(guī)劃設(shè)計，這種規(guī)劃實時性要求高，是提高無人機的生存概率的一種最有效的手段。按照實時性要求，可分為強實時規(guī)劃算法和弱實時規(guī)劃算法。近年來，無人機實時航路規(guī)劃技術(shù)的研究在國內(nèi)明顯加強，但距實時規(guī)劃要求還有較大的差距。

二、航路規(guī)劃的數(shù)學(xué)問題

無人機的航路規(guī)劃是根據(jù)任務(wù)信息和威脅分布（目標點位置、高度、氣候和敵方防空火力與雷達的部署等）進行最優(yōu)航路選擇。

設(shè)某區(qū)域為無人機執(zhí)行任務(wù)范圍，其中起飛機場為A點，目標任務(wù)執(zhí)行地為B點，無人機的航路為從A點到B點之間的一條符合要求的線路。具體描述為：以A為原點建立坐標軸XAY，過B點分別做平行于X軸和Y軸的直線，B與X軸和Y軸的交點分別設(shè)為C和D，進一步得到一個柵格化的矩形區(qū)域，此區(qū)域為無人機的飛行空間，將空間中危險系數(shù)較高的區(qū)域簡單的表示為圓形圖示，最后規(guī)劃好的航路為通過各個柵格節(jié)點的路線。

其中C（xi，yi）點表示第i條垂線上的第j點，則從A到B的航路可以表示為：

L={C0（x0，yk0），……，Cm（xm，yn）}，其中C0（x0，yk0）為A點，Cm（xm，yn）為B點。

航路規(guī)劃的數(shù)學(xué)問題就是求解一條最短路徑L，使得無人機在滿足安全性和航程距離等約束條件下能夠從A到達B。

三、航路規(guī)劃的求解方法

無人機的航路規(guī)劃求解即是在整個解空間內(nèi)選擇不同節(jié)點，最后挑選出一個最合適的節(jié)點組合，可采用目前較為流行的群智能優(yōu)化算法求解。

群體智能優(yōu)化算法本質(zhì)上即是一種對大范圍求解空間的搜索算法，與依賴于梯度信息逐步求解的傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比，群體智能優(yōu)化算法具有以下特點：

1、魯棒性強。群體中所有的個體都是分布式的，沒有中心控制節(jié)點，不會因為某一個個體的異常而影響整個群體的求解精度，魯棒性較強。

2、自組織性。群智能算法的群體所體現(xiàn)出來的智能行為是通過眾多個體的集體行為表現(xiàn)出來的，自組織性較高。

3、便于擴充。群體中的每個個體都能單獨感知搜索區(qū)域的信息，可根據(jù)實際需要或運算需求擴充群體數(shù)量。

目前常用的求解方法有蟻群算法、粒子群算法、遺傳算法、魚群算法、狼群算法等，可根據(jù)求解空間的范圍和約束條件的區(qū)別選擇不同的群智能優(yōu)化算法。

參考文獻：

[1]ICAOs circular 328 AN/190 ： Unmanned Aircraft Systems .icao

[2]胡中華，趙敏，姚敏等. 無人機航跡規(guī)劃技術(shù)研究及發(fā)展趨勢[J]. 航空電子技術(shù)，2009， 40（2）： 24-29， 36

[3]姚永杰，席慶彪，劉慧霞. 基于改進遺傳蟻群算法的無人機航路規(guī)劃[J]. 計算機仿真，2011， 28（6）： 44-47， 70

[4]陳含欣，李志宇，王從慶. 基于粒子群優(yōu)化的小型無人機FastSLAM算法研究[J]. 電光與控制，2016， 23（9）： 24-28， 54

[5]劉永蘭，李為民，吳虎勝等. 基于狼群算法的無人機航跡規(guī)劃[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報，2015， 27（8）： 1838-1843