[发明专利]动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划方法和系统

说明书

本发明提供了一种动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划方法和系统，包括：获取高超声速飞行器的状态信息；状态信息包括飞行环境和飞行器性能；获取高超声速飞行器所要到达的目标区域的位置信息和威胁信息；将状态信息、位置信息和威胁信息，代入到训练之后的强化学习模型，得到高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的控制律；基于控制律对高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的飞行轨迹进行规划。本发明实施例缓解了现有技术中存在的远距离路径规划适应性差的技术问题。

技术领域

本发明涉及高超声速飞行器技术领域，尤其是涉及一种动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划方法和系统。

背景技术

高超声速滑翔飞行器具有航程远、速度快、机动性强等许多优势，一般的高超声速飞行器从发射到返回地面一共要经历五个阶段，包括：助推段、惯性段、再入拉起段、滑翔段和下压攻击段。其中，滑翔段由于飞行环境、飞行状态的变化，为了保证高超声速飞行器在滑翔段的安全可靠飞行，各国多个机构均开展了对高超声速再入气动防热及再入制导等问题的研究，并对高超声速飞行器再入及滑翔飞行提出了许多安全性约束。但其滑翔段飞行过程中受到复杂的气动力和动压、热流、过载等非线性过程约束，以及敌方静态、动态威胁区的拦截，抑或追踪敌方动态目标点，这些约束使其轨迹规划成为一个富有挑战性的问题，因此，现有技术中对于高超声速飞行器在远距离路径规划时存在着适应性差的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划方法和系统，以缓解现有技术中存在的远距离路径规划适应性差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划方法，包括：获取高超声速飞行器的状态信息；所述状态信息包括飞行环境和飞行器性能；获取所述高超声速飞行器所要到达的目标区域的位置信息和威胁信息；所述威胁信息包括静态威胁约束和动态威胁约束；将所述状态信息、所述位置信息和所述威胁信息，代入到训练之后的强化学习模型，得到所述高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的控制律；基于所述控制律对所述高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的飞行轨迹进行规划。

进一步地，所述方法还包括：确定所述高超声速飞行器在滑翔段飞行过程中的再入飞行走廊；基于所述再入飞行走廊和所述威胁信息，对预设强化学习模型进行训练，得到所述训练之后的强化学习模型。

进一步地，所述再入飞行走廊包括：热流约束、过载约束、动压约束和伪平衡滑翔条件。

进一步地，所述预设强化学习模型为深度确定性策略梯度模型。

进一步地，基于所述再入飞行走廊和所述威胁信息，对预设强化学习模型进行训练，得到所述训练之后的强化学习模型，包括：基于对所述高超声速飞行器的稳态控制过程，对所述深度确定性策略梯度模型进行训练，得到第一深度确定性策略梯度模型；基于所述再入飞行走廊，对所述第一深度确定性策略梯度模型进行训练，得到第二深度确定性策略梯度模型；基于所述威胁信息，对所述第二深度确定性策略梯度模型进行训练，得到第三深度确定性策略梯度模型；将所述第三深度确定性策略梯度模型，确定为所述训练之后的强化学习模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种动态禁飞区约束的高超声速飞行器轨迹规划系统，包括：第一获取模块，第二获取模块，代入模块和规划模块；其中，所述第一获取模块，用于获取高超声速飞行器的状态信息；所述状态信息包括飞行环境和飞行器性能；所述第二获取模块，用于获取所述高超声速飞行器所要到达的目标区域的位置信息和威胁信息；所述威胁信息包括静态威胁约束和动态威胁约束；所述代入模块，用于将所述状态信息、所述位置信息和所述威胁信息，代入到训练之后的强化学习模型，得到所述高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的控制律；所述规划模块，用于基于所述控制律对所述高超声速飞行器在滑翔段飞行过程的飞行轨迹进行规划。