多机协同航路规划

摘要

随着信息技术的不断发展，飞行器在作战中扮演着越来越重要的角色。如何快速、准确地为飞行器规划出一条合理航路是导航管理的研究热点之一。尤其如今战场越发趋于智能化，飞行器在执行飞行任务时为了避免雷达的探测，实现低空突防，需要依照地形的变化规划一条最优航线，这对战场的胜负起到了关键的作用。本文针对复杂环境中的多机协同航路规划问题，采用改进的A星算法，展开渐进式研究，包括面向巡航的单机二维航路规划、面向低空突防的单机三维航路规划以及基于任务的多机协同航路规划，并通过仿真实验对改进算法进行验证。论文的主要工作包括： 1.针对飞行器的巡航阶段的航路规划，首先利用了传统A星算法进行了航路规划，然后针对其不足提出了基于自适应栅格地图法的改进A星算法，最后通过仿真实验证明改进的算法具有搜索速度快和使用内存小的优点。 2.针对面向低空突防任务的航路规划，首先建立航路规划空间以及约束模型，并利用数字地图技术建立了三维模拟数字地形，然后结合飞行器的性能约束，对A星算法进行了改进，并在不同的代价中引入权重系数，根据不同的任务要求选择不同的权重值，最后通过仿真实验证明该算法能够实现多约束条件下的三维航路规划，并能够适应不同任务的需求。 3.针对基于任务的多机协同航路规划，本文根据实际任务需求提出了三种协同模式，并在各个模式中提出对应的协同策略，在编队保持模式中提出以长机的状态作为协同变量，并在转弯点进行速度调整，保证在飞行过程中时刻保持编队队形；在时间协同模式中，提出了对应的时间协同策略、碰撞调控策略以及速度调整策略，为从多个出发点出发的飞行器规划出同时到达同一目标点的航路；在任务协同模式中提出了带有时间约束的协同规划算法，在代价函数中添加一项与时间有关的代价，通过比较预定到达时间和预测到达时间的差值确定优先扩展的节点，并实时调整飞行速度；在各个模式中通过仿真实验证明了策略的有效性。

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