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      基于蟻群算法的一種無人機(jī)二維航跡規(guī)劃方法研究

      2016-12-21 12:21楊雅寧藺勇
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年28期
      關(guān)鍵詞:蟻群算法無人機(jī)

      楊雅寧+藺勇

      摘要:蟻群算法是一種啟發(fā)式搜索算法,具有全局搜索、強(qiáng)魯棒性、并行性等特點(diǎn),近年來在無人機(jī)航跡規(guī)劃領(lǐng)域中的研究與應(yīng)用十分廣泛。本文針對(duì)中小型民用無人機(jī)的使用背景、模式和使用環(huán)境,引入對(duì)應(yīng)的航跡約束條件,基于蟻群算法提出了一種新的無人機(jī)二維航跡規(guī)劃方法,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠有效的規(guī)劃出滿足飛行要求的最優(yōu)航跡路徑。

      關(guān)鍵詞:無人機(jī);航跡規(guī)劃;蟻群算法

      中圖分類號(hào):TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)28-0189-03

      近幾年,隨著國(guó)內(nèi)無人機(jī)產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,無人機(jī)在民用領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,主要用于執(zhí)行監(jiān)控安防、測(cè)繪勘察、農(nóng)情監(jiān)測(cè)、新聞采集、電影制作、災(zāi)害救援、電力巡線等任務(wù),占據(jù)了無人機(jī)市場(chǎng)98%的銷售額。航跡規(guī)劃[1]技術(shù)是無人機(jī)飛行和任務(wù)控制系統(tǒng)的重要組成部分,也是實(shí)現(xiàn)無人機(jī)智能控制的關(guān)鍵技術(shù)之一,它是指在特定約束環(huán)境下,尋找滿足無人機(jī)機(jī)動(dòng)性能及作業(yè)環(huán)境信息限制的,從起飛點(diǎn)到任務(wù)點(diǎn),再回著陸點(diǎn)的最優(yōu)飛行軌跡。因此,無人機(jī)航跡規(guī)劃問題可以轉(zhuǎn)化為帶有特定約束條件的TSP最優(yōu)路徑求解問題。蟻群算法是啟發(fā)式搜索算法的一種,自1992年由M. Dorigo等提出以來,基于其全局搜索、并行式分布計(jì)算、魯棒性強(qiáng)、易于其他算法結(jié)合等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于求解TSP問題。經(jīng)過多年的研究與發(fā)展,呈現(xiàn)出了眾多的蟻群算法的改進(jìn)版本,為解決高難度復(fù)雜優(yōu)化問題提供了高效的手段,在無人機(jī)航跡規(guī)劃領(lǐng)域也得到了廣泛的研究與應(yīng)用[3]。

      本文首先研究了中小型民用無人機(jī)的應(yīng)用背景、模式、環(huán)境和約束條件,分析了民用無人機(jī)的航跡規(guī)劃模型需求和現(xiàn)有基于蟻群算法的無人機(jī)航跡規(guī)劃問題的研究現(xiàn)狀,建立了一種新的航跡規(guī)劃模型,并基于此提出了一種無人機(jī)二維航跡規(guī)劃方法,最后進(jìn)行了仿真驗(yàn)證,并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。

      1 問題描述

      1.1 民用無人機(jī)航跡規(guī)劃需求

      民用無人機(jī)在使用時(shí),為降低使用成本,首先,無人機(jī)執(zhí)行完任務(wù)后的要進(jìn)行回收,且一般起飛點(diǎn)與回收點(diǎn)為同一區(qū)域;其次,一個(gè)飛行架次一般包含多個(gè)任務(wù),有多個(gè)任務(wù)航點(diǎn)。因此,除無人機(jī)轉(zhuǎn)場(chǎng)外,一般情況下,無人機(jī)的飛行航跡都是從起飛航點(diǎn)出發(fā),到各個(gè)任務(wù)航點(diǎn)執(zhí)行任務(wù),然后再返回著陸回收航點(diǎn)(即原起飛航點(diǎn))的過程。同時(shí),民用無人機(jī)在使用時(shí)還受任務(wù)區(qū)地理環(huán)境、氣象環(huán)境等威脅及無人機(jī)自身航時(shí)航程等限制。

      一般情況下,民用無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)前就已明確本次飛行的起飛航點(diǎn)、著陸回收航點(diǎn)、一個(gè)或多個(gè)任務(wù)航點(diǎn)以及航路上的威脅區(qū)域,航跡規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為從起飛航點(diǎn)出發(fā),避開威脅區(qū)域,尋找一條歷經(jīng)所有任務(wù)航點(diǎn)的最優(yōu)路徑問題,如圖1所示,圖中橢圓區(qū)域?yàn)榈乩砘驓庀蟮韧{區(qū)域,無人機(jī)起飛航點(diǎn)和著陸(回收)航點(diǎn)為同一航點(diǎn),共包含7個(gè)任務(wù)航點(diǎn)。因此,航跡規(guī)劃問題可以轉(zhuǎn)化為在一定的約束條件下求解TSP最優(yōu)路徑問題。

      文獻(xiàn)[4]、文獻(xiàn)[5]、文獻(xiàn)[6]和文獻(xiàn)[7]都基于蟻群算法提出了不同的航跡規(guī)劃模型,并能有效規(guī)劃出從起飛點(diǎn)到目標(biāo)任務(wù)航點(diǎn)的折線最優(yōu)航跡,如圖2所示,。歸納起來,文獻(xiàn)中所提出的航跡規(guī)劃模型都未考慮無人機(jī)的回收問題和多任務(wù)航點(diǎn)問題,這并不符合無人機(jī)的使用模式,如圖2所示。

      1.2無人機(jī)航跡規(guī)劃模型

      在一般情況下,無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)都是在固定高度定速飛行,只有在起飛和著陸階段才有高度和速度的變化,同時(shí)為了便于分析,可以忽略高度影響,本文在二維環(huán)境下研究無人機(jī)航跡規(guī)劃問題。

      設(shè)定航點(diǎn)集合為

      其中,為航點(diǎn)個(gè)數(shù),為起飛和著陸回收航點(diǎn),其它航點(diǎn)為任務(wù)航點(diǎn)。設(shè)無人機(jī)某一飛行架次的總航程為:

      其中,為每段航跡的航程。航跡段受該段航路上約束條件控制,例如氣象威脅、地理等。設(shè)約束集合為,其中,為威脅區(qū)域的個(gè)數(shù),可以等效為圓心為、半徑為的圓形區(qū)域。對(duì)于任意兩個(gè)航點(diǎn)和,形成的航段為,

      因此,無人機(jī)的航跡規(guī)劃問題就是剔除威脅航段后,從起飛航點(diǎn)出發(fā),尋求一條經(jīng)歷所有任務(wù)航點(diǎn)的最優(yōu)路徑問題,這與TSP問題的描述是一致的。

      理論上,以下三種情況下當(dāng)所有航點(diǎn)之間的航段均屬于威脅航段時(shí),或者某個(gè)航點(diǎn)僅與其他航點(diǎn)中的一個(gè)航點(diǎn)存在安全路徑時(shí),在這種情況下,可能無法得到一條最優(yōu)化航跡,這不屬于本文討論的范圍。

      2 基于蟻群算法的航跡規(guī)劃方法

      2.1 蟻群算法基本原理

      蟻群算法的定義及其基本原理由Dorigo給出了完整的描述。在解決TSP組合優(yōu)化問題領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用及研究。在基本蟻群算法中,螞蟻根據(jù)各個(gè)城市節(jié)點(diǎn)連接路徑上的信息素濃度決定其下一個(gè)訪問的城市,是選擇路徑時(shí)的轉(zhuǎn)移概率,其計(jì)算公式為:

      是城市與之間的信息素濃度,是城市與之間的可見距離,是城市與之間的距離,是信息素系數(shù),是絕對(duì)距離系數(shù)。

      信息素更新公式可以用式(3)表示:

      其中,表示信息素?fù)]發(fā)系數(shù),其值介于0和1之間。是城市與之間的信息素,由式(5)表示。

      是螞蟻信息素增加強(qiáng)度系數(shù)。

      2.2 基于蟻群算法的航跡規(guī)劃方法

      在無人機(jī)航跡規(guī)劃問題中,起飛航點(diǎn)是已知的,因此,在蟻群算法中螞蟻的出發(fā)城市不是隨機(jī)的,而是指定為起飛航點(diǎn);同時(shí)由于存在威脅區(qū)域,導(dǎo)致某些航段屬于禁忌航段,應(yīng)該剔除。因此,基于蟻群算法的航路規(guī)劃步驟如下:

      1)初始化信息素系數(shù)、絕對(duì)距離系數(shù)、信息素增加強(qiáng)度系數(shù)和信息素?fù)]發(fā)系數(shù),螞蟻個(gè)數(shù)、航點(diǎn)個(gè)數(shù),威脅區(qū)域;

      2)判斷任意兩個(gè)航點(diǎn)構(gòu)建的航段是否屬于禁忌航段,若屬于禁忌航段,則被賦予為及大的值,同時(shí),標(biāo)識(shí)該航段被剔除;否則是航點(diǎn)與航點(diǎn)之間的歐拉距離,標(biāo)識(shí)該航段為安全航段;

      3)將螞蟻放置于起飛航點(diǎn),并將起飛航點(diǎn)添加到螞蟻禁忌表中;

      4)按照螞蟻轉(zhuǎn)移概率,選擇下一個(gè)轉(zhuǎn)移航點(diǎn),直至遍歷完所有航點(diǎn);

      5)計(jì)算本次歷經(jīng)總航程,比較航跡路徑;

      6)更新航段上的信息素;

      7)輸出最優(yōu)航跡路徑。

      3 仿真與分析

      為了驗(yàn)證本文航跡規(guī)劃方法的有效性,分別用表1中的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境硬件為Intel(R)Core(TM)i7-5820K @3.30GHz CPU,軟件環(huán)境為Win7操作系統(tǒng)、VS2010、MATLAB11.0。實(shí)驗(yàn)中首先在MATLAB11.0下繪制無人機(jī)飛行區(qū)域,包括任務(wù)航點(diǎn)及威脅區(qū)域;其次,在VS2010開發(fā)環(huán)境下建立無人機(jī)航跡規(guī)劃模型,計(jì)算出最優(yōu)的安全航跡路徑;最后,為了更明了地表述規(guī)劃出的跡路徑,手動(dòng)將路徑依次添加到無人機(jī)飛行區(qū)域,形成航跡路徑圖。仿真結(jié)果如圖3和圖4所示,結(jié)果表明,航跡規(guī)劃如表1所示條件下,本文的方法能夠規(guī)劃出滿足飛行要求的最優(yōu)航跡路徑。

      理論上,當(dāng)所有航點(diǎn)之間的航段均屬于威脅航段時(shí),或者某個(gè)航點(diǎn)僅與其他航點(diǎn)中的一個(gè)航點(diǎn)存在安全路徑時(shí),在這種情況下,可能無法得到一條最優(yōu)化航跡,這不屬于本文討論的范圍。

      4 結(jié)束語

      本文首先研究了中小型民用無人機(jī)的應(yīng)用背景、模式、環(huán)境和約束條件,分析了民用無人機(jī)的航跡規(guī)劃模型需求和現(xiàn)有基于蟻群算法的無人機(jī)航跡規(guī)劃問題的研究現(xiàn)狀,建立了一種新的航跡規(guī)劃模型,并基于此提出了一種無人機(jī)二維航跡規(guī)劃方法,最后進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,在給出的任務(wù)航點(diǎn)和威脅區(qū)域滿足一定要求的情況下,本文提出的方法可以有效規(guī)劃出滿足飛行要求的最優(yōu)航跡。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 繆永飛,鐘珞,陳艷恩,等.改進(jìn)免疫算法在無人機(jī)航線規(guī)劃中的應(yīng)用[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版), 2015(2).

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      [5] 唐必偉,朱占霞,方群,等.基于改進(jìn)蟻群算法的無人駕駛飛行器三維航跡規(guī)劃與重規(guī)劃[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 31(6).

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      [8] David B. KirK, Wen-mei W. Hwu. 大規(guī)模并行處理器編程實(shí)戰(zhàn)[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 2013.

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