突发威胁下的无人机实时航迹规划

江泽强 朱旋 李琪

航迹规划是无人机实现自主飞行的关键技术之一[1].目前,静态已知环境下的航迹规划技术已经比较成熟,但随着空防技术的日趋完善,无人机所处的战场空间通常是复杂多变的,经常遇到各类突发威胁,这就需要无人机必须具备一定的实时航迹规划能力.

近年来,研究人员对无人机的实时航迹规划问题进行了大量研究[2−4],提出了很多方法,但这些方法或多或少都存在一些局限性:人工势场法[5]空间建模简单,规划速度快,但容易陷入局部最优,无法找到目标点,导致规划失败;A*算法[6]虽然被广泛应用于航迹规划,但该算法需要采用栅格形式将规划空间离散化,因而存在大量冗余计算,在解决高维空间问题时容易出现维度爆炸现象;智能规划算法包括进化算法[7]、粒子群算法[8]、蚁群算法[9]等,这些算法收敛慢且容易陷入局部最优,时效性不高.

RRT算法是由S.M.LaValle在1998年提出的一种基于采样的单查询随机搜索算法[10],该算法计算简单且不需要对空间建模,能够根据当前环境状况快速有效地搜索规划空间.但是该算法随机性太强,只能够保证快速地获取可行航迹,无法获得较优航迹.本文针对RRT算法存在的不足,重点改进了节点采样方式和节点扩展方式,并借鉴了模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)[11]的滚动规划策略,结合无人机机载设备探测范围,通过不断在线滚动规划实现航迹的实时规划.

1 问题描述

航迹规划是指在规划空间内寻找一条……