自適應蟻群算法的無人機三維航跡規劃

張 驁, 毛海亮, 卞 鵬, 陳 俠

(1.沈陽科技學院,沈陽 110000; 2.海鷹航空通用裝備有限責任公司,北京 100000)

0 引言

無人機(UAV)是一種由自帶的程序控制器或無線電遠程控制的無人駕駛飛行器。近年來,隨著自動化領域的飛速發展,為了最大限度地減少人為干預,降低危及生命的風險,無人機系統在軍事、工業、農業等諸多領域受到廣泛關注,其應用范圍日趨廣泛。航跡規劃技術作為無人機系統中必不可少的關鍵技術[1-3],是執行任務的重要手段。

航跡規劃是考慮無人機在能夠順利完成既定任務的同時,規劃出從起點到目標點的躲避障礙的飛行路徑。目前,航跡規劃的研究越來越受重視。航跡規劃算法主要包括傳統航跡規劃算法和智能航跡規劃。在傳統航跡規劃算法中,人工勢場(APF)法[4]、A*算法[5]、Dijkstra算法[6]尤為重要。智能優化算法的典型代表包括粒子群算法(PSO)[7]、遺傳算法(GA)[8]、蟻群算法(ACO)[9]等,其中,蟻群算法是根據大自然中螞蟻覓食過程而提出的算法。蟻群算法不斷更新當前路徑,直至找到一條最優路徑,由于該算法具有魯棒性強、信息反饋好等優點而受到廣泛關注,但其存在著收斂速度慢、效率低、容易陷入局部最優值等問題,于是,諸多學者對該算法不斷進行改進,優化其性能。

文獻[10]提出基于球面矢量的粒子群優化算法,將航跡規劃問題轉換為優化問題,根據代價函數找到路徑代價最小的航跡;文獻[11]采用平滑器優化粒子群算法性能的參數,消除不規則誤差,并且采用……