[发明专利]基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索的无人机航迹规划方法（简称Dubins-SAS航迹规划方法），属于航迹自主规划技术领域。

背景技术

无人机（UAV）是无人驾驶飞机(UnmannedAerialVehicles)的简称，它是一种由动力驱动，机上无人驾驶，可重复使用的航空器。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点，使其比有人飞机更适合执行枯燥、恶劣、危险（Dull，Dirty，orDangerous）任务。在科学技术的推动和作战需求的牵引下，无人驾驶飞机已逐渐成为当今各国武器装备发展的重点，并在战争中扮演越来越重要的角色。

航迹规划作为无人机系统中任务规划子系统的重要功能，是提高无人机系统实际作战效能的关键，备受世界各国重视。自20世纪50年代以来，美、英、德等国家开始进行航路规划方法的研究，但受当时技术水平和应用需求的限制，航迹规划基本上依赖于规划人员的手工操作。直到20世纪80年代初，防空体系日益完善，人工航路规划的各种缺陷逐渐显现出来。同时，由于卫星通讯技术的发展，航迹规划人员获得的信息也更多，例如通过卫星、无人机等侦察手段可以得到敌方防空阵地的精确信息；通过数字地形图可以获得相关地区地形信息。为了最大限度减小无人机被敌方雷达发现的概率，航迹规划必须依据已知信息为无人机规划出满足性能约束的安全飞行航迹。由于其中涉及因素太多，各种因素之间需要相互权衡，传统的手工规划方式难以完成如此复杂的任务。因此，迫切需求对自动航迹规划技术开展相关研究。八十年代中后期，美国投入大量的人力物力进行自动航迹规划技术的研究，并取得了一定成功。其中最具代表性的是系统控制技术公司为空射巡航导弹开发的自动航迹规划模块和波音航空航天公司开发的基于人工智能的任务规划软件。九十年代以来，NASA和美国军方联合开展了一项名为自主掠地飞行(AutomatedNapoftheEarth，ANOE)的研究计划，该计划的主要内容是利用机载传感器获取环境信息结合导航系统数据，实时规划掠地飞行(NapoftheEarth，NOE)的最优轨迹，并给出沿最优轨迹飞行的导引控制指令。ANOE实际上研制的正是一个实时航迹规划系统。

航迹规划就是在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，为无人机规划出最优或者是满意的飞行航迹，以保证圆满地完成飞行任务。国内外学者根据各自的学科背景和专业领域，提出了多种航迹规划方法。可依据不同的标准对这些方法进行分类，例如按照使用方法一般可以分为基于最优控制的轨迹优化、基于几何学的路径规划和基于类比的航迹规划；按照规划决策的计算方法可以分为传统最优式规划法和智能启发式规划法；按照规划在作战中的时序可分为离线预先规划和在线实时规划。其中，A*搜索算法是一种经典的智能启发式搜索算法，但采用A*搜索算法为无人机、飞机等飞行器规划航迹时难以处理其运动学约束与任务约束。为此，Szczerba等对A*搜索算法进行了改进，提出了稀疏A*搜索（SparseA*Search，SAS）算法，该算法在搜索过程中利用约束修剪搜索空间，并可搜索得到一条满足约束可飞航迹，可实现无人机的航迹规划。然而，稀疏A*搜索算法在搜索过程中以节点与目标位置的直线距离作为启发函数（也称估计代价），对于存在最小转弯半径等运动学约束的飞行航迹是不准确的，因此虽然标准稀疏A*搜索算法可以实现无人机的航迹规划，但该算法在搜索过程中存在大量的无效搜索节点，影响了航迹规划效率。

而随着信息技术和网络技术的发展，快速响应、先敌制人对于现代战争愈发重要，因此对航迹规划的快速性要求愈发苛刻。同时，算法的实时性对无人机在线航迹规划更为重要，因为在环境变化时，能否快速的为无人机在线规划出新的航迹，直接关系到无人机的存亡和任务的成败。可见，提高航迹规划的效率对无人机具有极其重要的意义。

Dubins路径是指在恒定速度和限定曲率的条件下，由给定位置与姿态角的初始点到达给定位置与姿态角的目标点的最短路径，该最短路径的存在性最早由Dubins用几何学方法证明，并推出其构成形式只可能为直线段或以无人机最小转弯半径为半径的圆弧段。由于Dubins路径是考虑了运动学约束后的路径，其比直线路径更加接近无人机飞行的真实路径。

发明内容

本发明的目的是为提高无人机航迹规划效率，使无人机能够对环境或任务的改变做出快速响应，提出了一种基于Dubins路径和稀疏A*搜索方法的无人机快速航迹规划方法（简称Dubins-SAS）。