[发明专利]基于集中式最优控制的多舰载机协同甲板面滑行轨迹规划方法

说明书

一种基于集中式最优控制的多舰载机协同甲板面滑行轨迹规划方法，属于舰载机甲板路径规划技术领域。首先，采用运动学方程描述舰载机在甲板上的滑行，并确定每架舰载机的约束条件。其次，对于每架活跃舰载机，根据其边界条件和最小转弯半径，使用Dubins曲线方法求解不考虑控制约束、速度约束以及避障条件时的最短滑行路径。最后，针对全体活跃舰载机，以能量最小为指标构建集中式最优控制问题，求解全部舰载机考虑全部所有约束条件情况下的滑行轨迹。本发明计算得到的滑行轨迹严格满足终端边界条件等现有方法中难以满足的约束条件，能够为多舰载机协同甲板面轨迹规划与控制问题提供合理的解决方案。

技术领域

本发明属于舰载机甲板路径规划技术领域，涉及一种基于集中式最优控制的多舰载机协同甲板面滑行轨迹规划方法。

背景技术

航空母舰是一个复杂的武器系统，能否实现安全、高效的起飞任务调度在极大程度上决定了整个武器系统的战斗力。从根本上来说，起飞任务调度涉及到舰载机甲板面滑行轨迹规划、起飞架序优化、弹射点分配等具体问题。其中，舰载机甲板面滑行轨迹规划是支撑整体起飞调度任务的核心技术。

舰载机在甲板面的滑行轨迹规划问题中，需要考虑如下几类约束：(1)舰载机滑行速度应控制在安全范围内，且舰载机不能自主实现倒车；(2)根据机械结构，前轮转向角的幅值被限定在一定范围内，从而也确定了飞机的最小转弯半径；(3)甲板是一个狭长的环境，其中分布着各种障碍，如舰岛、其他舰载机或运输车辆；(4)需要精确地满足终端关于位置和朝向的约束；(5)控制器的饱和。目前，舰载机甲板面滑行轨迹规划问题的求解主要分为以下五种技术手段：

(1)图论方法。在这类方法中，根据规划问题的边界条件、舰载机的最小转弯半径、以及障碍相关的信息，可以得到对应的搜索空间和威胁区域。随后，需要提取出所有的基准点，并计算每一对基准点之间的代价，并使用如Dijkstra’s算法等图论算法，求解最短路径。需要指出的是，这类算法中将舰载机的速度设定为常数，因此并不能准确地描述舰载机在停泊点附近的加速行为和准备点附近的减速行为。

(2)启发式搜索方法。在这类方法中，需要考虑舰载机的机械约束以缩小搜索空间从而提高搜索的效率与精度。如前所述，在舰载机轨迹规划问题中终端约束的满足至关重要，然而在传统的启发式搜索方法中，这一约束难以满足，需要特定地对启发式函数进行选取，而这一过程通常需要大量的经验。

(3)基于行为动力学的方法。奔向目标和躲避障碍，构成了舰载机轨迹规划的两类行为模式。这类方法中，通常将舰载机的滑行速度和朝向角选做行为变量，对应的行为模式通过两个独立的微分方程描述。为实现对终端约束的满足，需要特定地设计这两个微分函数。

(4)群体智能方法。这类方法借助群智能的优化算法对问题进行求解，具有较好的鲁棒性，且理论上能够得到全局最优解。然而，由于舰载机轨迹规划问题对计算时间有较为严格的要求，因此这类算法在实际应用中难以规避解落入局部最优解的可能性。

(5)最优控制方法。这类具有简单的数学格式，能精确包括控制约束在内的各类约束，且在提供轨迹的同时，还能给出控制变量随时间变化的历程。然而，当环境中障碍数目较多时，这类方法将导致较长的计算时间，甚至在较为复杂的障碍环境下导致规划失败。因此，对于复杂环境下的路径规划问题，必须在这类算法中采取合理的简化并采用有效的初始化手段。

需要指出的是，上面所述五种方法普遍应用于单机滑行轨迹的规划，目前对于多舰载机协同甲板面轨迹规划还鲜有学者进行深入的研究。事实上，若能实现高精度、高效率、高可靠性的多舰载机协同甲板面轨迹规划，将会极大提升舰载机整体的起飞调度效率，从而保证航空母舰的作战能力。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种基于集中式最优控制的多舰载机协同甲板面滑行轨迹规划方法。通过该方法规划的轨迹能够满足所有需要考虑的约束，且能同时提供控控制变量的变化历程，具有良好的适用性。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：