[发明专利]一种基于改进RRT算法的无人机航迹规划方法

说明书

本发明涉及一种基于改进RRT算法的无人机航迹规划方法，基于基本快速扩展随机树算法框架，充分借鉴经典启发式稀疏A*算法思想，改进了树节点扩展方式，引入转弯半径、转弯角、总航程约束条件，有效减少了规划空间内采样点密度、运算时间和航迹点个数，设计了冗余节点裁剪方法，降低了巡飞弹转弯频率和机动性要求，缩短了航程，算法易于工程实现，可用于无人机快速航迹规划，也可为其他飞行器进行快速航迹规划提供参考。

技术领域

本发明属于飞行器航迹规划技术研究领域。尤其涉及综合考虑无人机到达时间、油耗、威胁、以及飞行区域等因素的前提下找到一条能够保证无人机安全飞行的飞行航迹。该航迹规划方法能在大范围的真实环境中规划出满足各种约束的安全航迹，可广泛应用于各类无人飞行器的航迹规划。

背景技术

随着航空技术的发展，无人机在军用与民用领域的应用不断扩大，如：敌情侦察、察-打-评、协同打击、地形勘探、地理测绘、高压巡检等。无人机执行的任务复杂多样，为提高其生存能力，必须实现自主飞行。航迹规划是无人机自主飞行的关键技术之一。

无人机的航迹规划的目的是找到能够保证无人机安全突防的飞行航迹，既要尽量减少被敌防空设施捕获和摧毁的概率，又要降低坠毁的概率，同时还要满足各种约束条件。对于多飞行器协同作战，为了提高执行任务的成功率，多个无人机之间的协作与安全性也很重要，具体地，无人机航迹规划需要考虑包括安全性、航迹约束、协作性以及实时性要求。

航迹规划是一个NP问题，对其直接求解往往会导致组合爆炸，为了降低其算法复杂度，国内外学者提出了各种规划方法，包括基于概率图搜索的规划方法、基于栅格搜索的规划方法、基于人工势场的规划方法以及基于进化计算的规划方法。本发明属于一种基于快速扩展随机树(RRT)的无人机航迹规划方法。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明针对无人机在复杂战场环境条件下对航迹规划算法的快速性要求，基于快速扩展随机树(RRT)方法提出了一种快速高效且满足无人机性能指标约束的工程化航迹规划算法。

技术方案

一种基于改进RRT算法的无人机航迹规划方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：通过问题描述，明确规划空间的表示方法，飞行航迹的表示方法，以及飞行航迹的约束条件：

规划空间的表示方法：在三维空间中进行航迹规划，设(x,y,z)为规划空间某点坐标，x,y分别表示经纬度，z表示海拔高度；则离散化空间可表示为集合：

Ω＝{(x,y,z)|0≤x≤Xmax,

0≤y≤Ymax,0≤z≤Zmax}

为简化问题，设定巡飞弹在固定高度巡飞，将三维空间路径搜索问题简化为二维问题；

飞行航迹的表示方法：采用飞行器空间位置的时间序列来表示，即飞行过程中的任一时刻，飞行器的运动状态表现为三维空间中的航迹位置；

飞行航迹的约束条件：(1)最小航迹段长度，即飞行器在开始改变飞行姿态前必须保持直飞的最短距离，由机动能力和导航要求决定；设飞行航迹中的直线段由{l_i|i＝1,...,n}组成，最小航迹段长度为l_min，该约束可表示为：l_i≥l_min(i＝1,...,n)；(2)最小转弯半径，最小转弯半径约束和最大转弯角约束起同样的约束作用，限制飞行器在机动能力范围内转弯；(3)最大总航程，它取决于所携带的燃料以及任务执行时间限制，设飞行航迹由{l_i|i＝1,...,n}组成，最大总航程为L_max，则该约束可写成