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无人机航迹规划蚁群算法

已有 5389 次阅读| 2019-2-25 16:40

无人机(UAV)因具有可探测性低、造价低廉、不惧伤亡、起降简单、操作灵活、系统配置多样化、自动控制智能化等特点因而在未来一体化联合作战中扮演越来越重要的角色。无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时，兼顾全局路径规划和局部路径重规划，以提高无人机的作战效率和生存概率。

早期的无人机都是按照地面任务规划中心预先计算并设定好的航迹飞行。目前无人机航迹规划是虚拟仿真训练系统的关键技术之一，主要是在一个具有动态性、不确定性、实时性的环境，依据地形和敌情信息，在预定任务、威胁分布、燃油限制等约束条件下，寻找从起点到目标点的安全、可行航路。无人机航路规划基本上可分为两种类型：一种是基于先验环境信息的全局航路规划，另一种是基于突发威胁信息的局部航路重规划。目前常用的全局航路规划方法主要包括粒子群优化算法、VORONOI图、A*算法、蚁群算法、遗传算法等。而实际战场环境下，不仅存在威胁等级不相同的固定威胁源，还存在突发威胁源，诸多因素使得战场环境变得更为复杂及不确定，为了提高无人机完成任务的效率及生存率，必须进行局部航路重规划。

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