基于協(xié)同作戰(zhàn)的無人機航路重規(guī)劃算法研究*

毛雪玥 彭盛龍

（電子科技集團第十研究所通信事業(yè)部 成都 610036）

1 引言

無人機是軍事戰(zhàn)爭技術的前沿，是作戰(zhàn)模式創(chuàng)新的著力點［1］。隨著人工智能等熱點技術的不斷發(fā)展以及在現(xiàn)代軍事需求的引領下，無人機智能化不斷提高、自主性不斷增強、信息獲取能力不斷提升，并正在逐步改變作戰(zhàn)樣式。作戰(zhàn)運用從單機作戰(zhàn)向集群作戰(zhàn)、無人機和有人機協(xié)同作戰(zhàn)演進，已成為現(xiàn)代與未來戰(zhàn)爭中不可或缺的重要力量［2］。有人機/無人機智能協(xié)同作戰(zhàn)能使無人機更好地融入作戰(zhàn)體系，不僅能充分發(fā)揮無人機的作戰(zhàn)能力，同時更進一步實現(xiàn)體系效能增強的作用。因此，對世界軍事領域而言，無人機的應用具有重大意義［3～4］。

無人機航線智能規(guī)劃技術、無人機自主飛行能力以及無人機空中交通告警和防撞技術一直是無人機相關領域研究的核心和重點［5～7］。基于有人機和無人機協(xié)同作戰(zhàn)模式的無人機航路重規(guī)劃，是有人機和無人機通過信息感知支撐智能輔助決策協(xié)同控制的過程。通過自主規(guī)劃可用資源，根據自身執(zhí)行任務能力來動態(tài)響應變化的威脅環(huán)境，并自動處理突發(fā)緊急情況。

有人機/無人機協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)一般包括一架有人機4 級協(xié)同控制多架無人機，其中，無人機控制站配置在有人機中，有人機負責對無人機的指揮控制和任務規(guī)劃；無人機負責對目標的雷達探測和攻擊任務。有人機協(xié)同信息感知輔助控制決策過程如下：有人機接收本機和無人機傳感器數(shù)據，進行數(shù)據融合和威脅評估，給出態(tài)勢感知結果和威脅提示，支撐動態(tài)規(guī)劃，改變無人機航路和傳感器工作模式；無人機通過傳感器感知敵方艦船的雷達威脅預警，給出威脅預警提示。并通過自主航路重新規(guī)劃，規(guī)避威脅。有人機/無人機協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)展示如圖1所示。

圖1 有人機/無人機協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)組成

2 無人機集群整體防撞策略生成

無人機防撞系統(tǒng)是指根據合作單元內部提供的相對位置、姿態(tài)信息、通過雷達傳感器探測到的非合作單元的相對距離和方位信息，并依據入侵物與無人機間的距離、方位、碰撞威脅等級以及目前無人機編隊的航路規(guī)劃信息，以及不同的飛行規(guī)則權重，生成不同的防撞策略。無人機防撞系統(tǒng)功能框圖見圖2。

圖2 無人機防撞系統(tǒng)功能框圖

根據不同的飛機規(guī)則權重，防撞策略劃分為以無人機集群優(yōu)先的整體防撞策略和以無人機集群中具體某一個成員飛行行為優(yōu)先的成員自主防撞策略。本次研究主要基于無人機集群優(yōu)先的整體防撞策略。協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)的各單元在空中按照分布式規(guī)則進行配置，每架無人機利用機載傳感器探測未知環(huán)境，系統(tǒng)內成員之間以自主協(xié)同網絡為依托進行通信，從而實現(xiàn)數(shù)據共享，合作型感知探測障礙物威脅并實現(xiàn)實時自主規(guī)避。

在整體防撞機制中，無人機集群作為一個整體，為保持集群隊形，將無人機集群內聚飛行規(guī)則權重設置較高，以保證防撞過程中集群內部成員不發(fā)生脫離。根據內聚飛行規(guī)則，集群內第i架無人機成員的期望航跡偏角計算公式為

上式中，f1為在水平面內無人機航跡偏角方向的變換函數(shù)。設(XiT，YiT，ZiT)為處于第i個無人機成員探測距離并位于該集群外的所有碰撞威脅的平均質心坐標，則f1(x)表示為

同時，根據內聚飛行規(guī)則，集群內第i架無人機成員的期望航跡傾角計算公式為

上式中，f2是為在垂直平面內無人機航跡傾角方向的變換函數(shù)，f2(x)表示為

對于第i個無人機成員，防撞規(guī)則的權重定義如下：

式中，Pi=(Xi，Yi，Zi)，Pρi=(XiT，YiT，ZiT)，ρc為防撞距離的定義，當無人機與威脅之間的距離或無人機之間的距離小于防撞距離ρc時，則需要進行防撞控制。

通過上述公式計算可得到無人機集群內第i個無人機成員的期望航跡偏角ψdiE和期望航跡傾角θdiE。協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)中，無人機接收到來自有人機的制導指令便進行相應航跡偏轉，可保證系統(tǒng)內部任一成員均不與系統(tǒng)內其他合作成員或者系統(tǒng)外其他非合作威脅發(fā)生碰撞，因此實現(xiàn)無人機集群安全飛行。

綜上所述，無人機集群整體防撞策略可描述為：協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)沿預先規(guī)劃的航跡飛行，當無人機集群探測到碰撞威脅目標，且與碰撞威脅目標之間的距離小于防撞距離時，無人機集群作為整體進行防撞協(xié)同控制，且每個無人機成員與威脅目標之間的位置坐標關系決定了該成員的航跡偏角和航跡傾角的變換。當無人機集群探測到與碰撞威脅之間的距離大于防撞距離時，集群則沿預先規(guī)劃的航跡飛行。

3 基于動態(tài)稀疏D*算法的航路重規(guī)劃

基于協(xié)同作戰(zhàn)的無人機航路規(guī)劃是指以有人機/無人機協(xié)同目標分配方案為基礎，對每架無人機規(guī)劃出有效的協(xié)同航線?，F(xiàn)有的航路規(guī)劃算法都是將規(guī)劃空間離散化，按照一定的規(guī)則得到離散采樣點，并以這些采樣點作為航路上任務點，根據具體算法規(guī)劃出具體航路。常用的規(guī)劃算法有A*算法［8-9］、遺傳算法［10］、蟻群算法［11］、基于圖像骨架的貪婪算法［12］、粒子群算法［13］、Voronoi 圖［14］、人工勢場法［15］、概率地圖法、RRT 法（快速隨機樹法）等等，這類算法能夠有效提高無人機最佳航線的搜索效率。A*算法是一種公認的最優(yōu)啟發(fā)搜索算法，可實時規(guī)劃三維航線，有效規(guī)避威脅，是動態(tài)避障路徑規(guī)劃過程中較為認可的算法［16］。動態(tài)稀疏A*算法是A*的一種改進形式，將無人機機動性能約束與規(guī)劃空間的劃分結合起來，加入了無人機性能對航路的約束，大幅度提高算法效率。稀疏D*（Dynamic Sparse A*Search，DSAS）算法是稀疏A*算法的改進型，當無人機在預先規(guī)劃好的航線上飛行遇到突發(fā)威脅時，該算法能夠實現(xiàn)對無人機最佳航線的在線實時重規(guī)劃。

圖3 描述了無人機航線重規(guī)劃過程。首先，無人機沿著預規(guī)劃航路（圖中虛線部分）飛行，當無人機飛行到某一航路點時，出現(xiàn)突發(fā)威脅，此時預規(guī)劃航路已不再適用，需在線實時規(guī)劃新航路（圖中實線部分）。本文使用的稀疏D*算法可以實時為無人機重新規(guī)劃生成新航跡，并在每一個時刻保持最優(yōu)航路。

圖3 航跡重規(guī)劃示意圖

3.1 代價函數(shù)選擇

無人機航路最優(yōu)性是一個多目標決策問題，需要考慮多個因素，包括飛行航程短、飛行海拔低、距離威脅遠以及航路對準目標點等要點。我們選擇的代價函數(shù)為

在上式中，li為第i段航跡長度對的歸一化值，表示無人機飛行航線長度優(yōu)先級，在無人機執(zhí)行任務時，縮短航跡減少飛行時間，不僅可以降低無人機的危險系數(shù)，同時能夠節(jié)省無人機的油耗；hi為無人機的飛行高度，表示無人機飛行高度優(yōu)先級，飛行航路高度降低能夠提高無人機安全系數(shù)；θpti為無人機飛行航路的方向與起點到突發(fā)威脅中心連線的夾角的歸一化值，表示無人機航向指向威脅的程度級別，使無人機的航向偏離與威脅的連線，保證無人機能夠避開威脅；θpgi是無人機飛行航路的方向與起點到目標點連線的夾角的歸一化值，表示無人機偏離起始點與目標點連線的距離，使無人機不會偏離特定的航線太遠，同時也降低無人機的航程。

將各因素求值，再歸一化加權求和即可得到代價值。

3.2 三維航跡規(guī)劃的稀疏D*算法步驟

稀疏D*算法流程如表1所示，其中，OPEN 表和CLOSE 表為兩個數(shù)據結構表，其中，CLOSE 表中存放已被擴展或將要擴展的節(jié)點，也被稱為封閉節(jié)點；OPEN表中存放當前子節(jié)點可擴展的節(jié)點。

表1 三維航跡規(guī)劃的稀疏D*算法

If遇到突發(fā)威脅then刪除新威脅覆蓋區(qū)域的航跡節(jié)點；刪除新威脅覆蓋區(qū)域的航跡節(jié)點的所有后代節(jié)點；依據集群防撞策略找到離當前節(jié)點最近的航跡點；將該航跡點作為新節(jié)點插入OPEN 表；Go to 第三行；Else Continue Go to 第五行；End End

綜上所述，無人機在飛行過程中，探測到前方航路存在突發(fā)威脅時，稀疏D*算法將清空突發(fā)威脅所影響區(qū)域內的所有原航跡點，并且將離威脅區(qū)域最近同時不受威脅區(qū)域影響的航路點重新放入OPEN表中。然后，稀疏D*算法根據上述流程重新規(guī)劃出從當前探測到威脅區(qū)域的節(jié)點到目的節(jié)點的航路。根據上述描述，在稀疏A*算法大幅度提高航線計算效率的基礎上，稀疏D*算法又在重規(guī)劃過程中保留了原規(guī)劃航線中未受到威脅區(qū)域影響的航路點信息，以此減少在線重規(guī)劃的計算量，大大提高航線重規(guī)劃效率。

4 仿真結果及分析

基于協(xié)同作戰(zhàn)策略，將無人機集群整體防撞準則和稀疏D*航路重規(guī)劃算法相結合，進行無人機航路重規(guī)劃。本文進行仿真模擬實驗。無人機集群由四架無人機組成，集群分布如圖4所示。

圖4 無人機集群信息

威脅分布如圖5所示。

圖5 威脅分布信息

針對代價函數(shù)各參數(shù)取值，在實驗中取高度權值Wh=0.1，長度權值Wl=0.2，目標指向權值Wgp=0.2，威脅指向權值Wpt=0.5，實驗模擬結果見圖6。

圖6 實驗模擬結果

其中，綠色航線的飛機為應用了本文所提出航線重規(guī)劃算法的無人機，而紅色航線的飛機為未應用本文提出航線重規(guī)劃算法的無人機，在遇到突發(fā)威脅時，綠色無人機實時重新規(guī)劃航線，避開威脅。而紅色的無人機未規(guī)避突發(fā)威脅，依舊按照原規(guī)劃航線飛行，右上角為無人機飛行航線和威脅的全局示意圖。從上面的結果可以看出本文提出的基于無人機集群整體防撞策略和稀疏D*航路重規(guī)劃算法在實際應用過程中，能夠使無人機集群有效避障，且規(guī)劃出的航線滿足無人機在飛行時間、高度和避障能力等方面的性能要求。

5 結語

無人機航線規(guī)劃是無人機任務規(guī)劃技術中的關鍵，傳統(tǒng)無人機航線重規(guī)劃算法計算過程復雜、計算量龐大、響應速度緩慢、探測效果不佳、航線效能不高，在實際本文基于有人/無人機協(xié)同作戰(zhàn)理論提出無人機集群整體防撞策略和稀疏D*算法相結合的無人機集群航路重規(guī)劃方法，通過實驗得出以下結論：

1）有人機和無人機協(xié)同作戰(zhàn)，能夠充分發(fā)揮有人機和無人機本身優(yōu)勢的互補作用，在面對變化的威脅環(huán)境時能夠快速做出動態(tài)響應，并能夠根據可用資源進行自主航線重規(guī)劃；

2）無人機集群整體防撞策略是將集群系統(tǒng)作為整體進行防撞協(xié)同控制，每個無人機與威脅之間的位置關系決定了其航跡偏角和航跡傾角的變換，通過改變集群內各個無人機成員的航跡偏角和航跡傾角便可有效完成無人機集群與碰撞威脅之間的規(guī)避；

3）無人機在飛行過程中，探測到前方航路存在突發(fā)威脅時，或突然改變飛行任務時，稀疏D*算法能夠實現(xiàn)對無人機航跡的在線實時重規(guī)劃，在稀疏A*算法大幅度提高航線計算效率的基礎上，又在重規(guī)劃過程中保留了原規(guī)劃航線中未受到威脅區(qū)域影響的航路點信息，減少計算量，極大提高航線規(guī)劃效率。

因此，本文提出的基于無人機集群整體防撞策略和稀疏D*航路重規(guī)劃算法不僅能夠使無人機集群在面對變化的威脅環(huán)境時整體避開碰撞，而且航線規(guī)劃效率高，規(guī)劃出的航線滿足無人機的機動性能要求。