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基于改进狼群算法的无人直升机航迹规划-王黎文.pdf
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针对无人直升机(unmanned autonomous helicopter, UAH)航迹规划中传统狼群算 法(wolf pack algorithm, WPA)收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进 WPA 的 UAH 三维航迹规划算法。首先对 UAH 飞行三维环境、约束条件及适应度函数进行 数学建模,接着通过自适应步长的方式对传统 WPA 中游走、召唤及围攻三种主要行为的步 长进行改进,同时,采用莱维飞行与变方向游走相结合的策略调整游走行为中搜索的方向及 范围,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度,最后给出了改进 WPA 在三维环境下航迹 规划的仿真结果。仿真结果表明,改进 WPA 收敛更快,规划出的航迹质量更优,验证了该 算法在 UAH 航迹规划中的有效性。
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系统工程与电子技术
Systems Engineering and Electronics
ISSN 1001-506X,CN 11-2422/TN
《系统工程与电子技术》网络首发论文
题目: 基于改进狼群算法的无人直升机航迹规划
作者: 王黎文,邵书义,吴庆宪,韩增亮
收稿日期: 2022-06-17
网络首发日期: 2022-12-28
引用格式: 王黎文,邵书义,吴庆宪,韩增亮.基于改进狼群算法的无人直升机航迹规
划[J/OL].系统工程与电子技术.
https://kns.cnki.net/kcms/detail//11.2422.TN.20221228.1122.005.html
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版广电总局批准的网络连续型出版物(ISSN 2096-4188,CN 11-6037/Z),所以签约期刊的网络版上网络首
发论文视为正式出版。
系统工程与电子技术
Systems Engineering and Electronics
收稿日期:2022-06-17;修回日期:2022-11-15;
基金项目:江苏省自然科学基金青年基金(BK20200415);航空科学基金(201957052001);装备预研重点实验室基金(NBA20005);
博士后科学基金面上项目(2020M681587);江苏省博士后基金项目(2020Z112)资助课题
*通讯作者.
基于改进狼群算法的无人直升机航迹规划
王黎文
1
,邵书义
1
,
*
,吴庆宪
1
,韩增亮
1
(1. 南京航空航天大学自动化学院,江苏 南京 211106)
摘 要:针对无人直升机(unmanned autonomous helicopter, UAH)航迹规划中传统狼群算
法(wolf pack algorithm, WPA)收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种基于改进
WPA 的 UAH 三维航迹规划算法。首先对 UAH 飞行三维环境、约束条件及适应度函数进行
数学建模,接着通过自适应步长的方式对传统 WPA 中游走、召唤及围攻三种主要行为的步
长进行改进,同时,采用莱维飞行与变方向游走相结合的策略调整游走行为中搜索的方向及
范围,从而提高算法的全局寻优能力和收敛速度,最后给出了改进 WPA 在三维环境下航迹
规划的仿真结果。仿真结果表明,改进 WPA 收敛更快,规划出的航迹质量更优,验证了该
算法在 UAH 航迹规划中的有效性。
关键词:改进狼群算法;自适应步长;莱维飞行;变方向游走
中图分类号:TP 18; V 275.1 文献标志码:A
Path planning of unmanned autonomous helicopter based on improved
wolf pack algorithm
WANG Liwen
1
,SHAO Shuyi
1
,
*
,WU Qingxian
1
,HAN Zengliang
1
(1. College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing
211106, China)
Abstract: For the problems of traditional wolf pack algorithm (WPA) in the flight path
planning for unmanned autonomous helicopters, including slower convergence speed and failing
easily into local optimum solution, a three-dimensional flight path planning algorithm for
unmanned autonomous helicopter (UAH) based on improved wolf pack algorithm is proposed.
Firstly, the three-dimensional environment, constraints and fitness function of UAH flight are
modeled; Then, the adaptive step-size method is used to improve the step size of the three main
steps of wandering behavior, summoning behavior and siege behavior in the traditional wolf pack
algorithm; At the same time, the strategy of combing levy flight and changing direction migration
are used for adjusting direction and scope of the search in walking behavior, so as to improve the
global optimization ability and convergence speed of the algorithm; Finally, the simulation results
show that the improved wolf pack algorithm has faster convergence and better track quality, which
verifies the effectiveness of the algorithm in the flight path planning of the unmanned autonomous
helicopter.
Keywords: improved wolf pack algorithm; adaptive step-size; levy flight; change direction
migration
0 引 言
由于无人直升机(unmanned autonomous
helicopter,UAH)具有垂直起降、空中悬停、
可朝任意方向飞行、起飞着陆场地小、体积小且
操作灵活等诸多优势,在侦查、打击、追踪、目
网络首发时间:2022-12-28 17:35:11
网络首发地址:https://kns.cnki.net/kcms/detail//11.2422.TN.20221228.1122.005.html
系统工程与电子技术
Systems Engineering and Electronics
标截获、大气监测、电力监控等军用民用领域得
到广泛应用
[1]
。UAH 航迹规划,是指在针对复
杂地理环境下的地形起伏和障碍物威胁严重影
响 UAH 执行侦查任务的效率以及飞行安全问题
情况下,综合考虑飞行器飞行距离、高度、油耗
及区域威胁等因素,结合自身性能约束,为 UAH
规划一条从初始位置到任务目标点位置的最满
意的航路
[2]
。
UAH 三维离线航迹规划问题,其本质上是
一个多约束多峰高维的最优化问题求解,因此在
求解 UAH 航迹规划的过程中,群智能算法得到
了广泛应用
[3]
。针对航迹规划问题,大量文献中
对多种群智能算法进行了深入研究,有传统的遗
传算法
[4,5]
、粒子群算法
[6,7]
、蚁群算法
[8,9]
等,还
有近些年提出的人工蜂群算法
[10,11]
、灰狼算法
[1
2]
、蝙蝠算法
[13]
等,它们各有优势和不足。在利
用传统群智能算法搜索 UAH 最优路径的时候,
最突出的缺点是针对复杂地理环境下的航迹规
划问题,算法本身易陷入局部最优解,收敛过早,
导致算法全局寻优能力不足,使得最后规划出的
航迹达不到最优解的情况
[14-16]
。很多文献也针对
上述问题提出了相应的改进方法,文献[17]引入
模拟退火算法结合传统遗传算法,同时采用非线
性自适应调节交叉算子和遗传算子的概率,从而
避免传统遗传算法搜索过程陷入局部最优解的
问题,提高了传统遗传算法的全局寻优能力;文
献[18]通过在传统粒子群算法的初始阶段、算法
处理过程中以及迭代选取的最大值附近分别引
入混沌序列、正弦函数和混沌算法,避免了算法
陷入局部最优解的情况,提高了算法的整体寻优
能力;文献[19]在新的启发函数中引入方向性因
子,同时设计具有自适应调整的信息素挥发因子
和改进的信息素更新规则,提高了传统蚁群算法
精度,不仅可以提高算法全局寻优能力,而且加
快了算法后期的运行效率。上述的这些改进能够
在一定程度上有助于提高算法的全局搜索能力
和规划效率,但也受限于传统算法本身的特性。
狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)
[20,21]
源于对狼群生态和狼群群体行为的研究,受狼群
的捕猎行为及其猎物的分配方式启发,模拟出游
走、召唤和围攻三种智能行为,及“胜者为王”
的头狼产生规则和“强者生存”的狼群更新机制,
以完成在复杂空间中的寻优,具有较好的全局规
划能力,在航迹规划方向有着广阔的前景。本文
在利用 WPA 求解 UAH 航迹规划问题的基础上,
主要工作包括以下几点:①首先针对传统 WPA
中三种智能行为中移动步长固定及游走方向数
人为确定不变导致的算法收敛速度慢、收敛精度
不高的缺点,提出自适应步长的动态调整方法,
使得每只狼的移动步长可以依靠当前狼与头狼
位置之间的距离动态调整移动步长;②其次针对
游走行为,提出了基于莱维飞行与变方向自适应
游走相结合的搜索策略,改善算法易陷入局部最
优的问题,保证了狼群搜索的覆盖性,提高了算
法收敛速度和全局寻优能力;③最后将改进 WP
A 用于求解 UAH 三维航迹规划问题,在三维模
拟环境下验证了改进 WPA 在 UAH 航迹规划方
面的有效性和优越性。
1 无人直升机三维航迹规划模型
1.1 环境建模
UAH 航迹规划需要从环境模型中获取相关
信息,良好的地形环境建模能够有效提高航迹规
划的效率。本文航路规划任务环境建模包括基准
地形建模、障碍区域建模及雷达威胁区域建模。
任务空间建模设置飞行区域为 100km×100
km×10km 的直角坐标区域,基准地形采用山峰
函数模型
[22]
模拟建模,山峰函数模型数学描述
为
22
1
( , ) exp[ ( ) ( ) ]
n
kk
k
k
ok ok
x x y y
Z x y h
xy
(1)
式中:
( , )
kk
xy
是第
k
个山峰的中心坐标;
k
h
表
示第
k
个山峰的高度;
ok
x
和
ok
y
分别表示山峰沿
x
轴和
y
轴的衰减量,主要控制山峰的坡度。
对于障碍区域,一般是指任务环境中禁飞
区、恶劣天气区域等 UAH 无法穿越的区域,障
碍区域建模可以通过圆柱体模型
[23]
模拟,圆柱
体模型数学描述为
2 2 2
( ) ( )
( , , )
[0, ]
i i Li
i
i
i
x x y y R
L x y z
zh
(2)
式中:
( , , )
i
L x y z
表示第
i
个障碍区域;
( , )
ii
xy
表
示第
i
个障碍区域的中心坐标;
Li
R
、
i
h
分别表示
第
i
个障碍区域的半径和高度。
对于威胁区域,一般是指电磁干扰区域、敌
方火力打击区域和敌方雷达探测区域等,威胁区
域建模可以通过半球体模型
[23]
模拟建模,本文
选用敌方雷达探测区域作为威胁区域,半球体数
学描述为
2 2 2 2
( ) ( )
( , , )
0
i i i Wi
i
i
x x y y z R
W x y z
z
(3)
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