[发明专利]基于协作粒子群优化算法的多机协同航路规划方法及系统

说明书

本申请属于飞机巡航解算技术领域，涉及一种基于协作粒子群优化算法的多机协同航路规划方法及系统。所述方法包括以多机协同航路规划中各飞机的航路作为粒子群算法的个体；计算每个个体的性能代价，以所述性能代价最优为目标更新个体的最优位置；计算整个种群的最优位置；更新种群中个体的速度和位置；进行个体的位置和速度的值域空间边界限定；对每个个体与其他所有小生境中表现最好的个体所代表的航路进行协同策略限定。本申请不仅能够单架飞机的性能约束限制，同时也能够满足编队飞机协作要求，包括时域协同和空域协同，为现有型号及后续型号实现该功能奠定了基础。

技术领域

本申请属于飞机巡航解算技术领域，特别涉及一种基于协作粒子群优化算法的多机协同航路规划方法及系统。

背景技术

随着飞机应用领域的不断扩展，任务难度的不断增大，经常需要多架飞机合作完成一项任务，比如多架攻击飞机针对多个目标开展打击任务，这要求飞机必须同一时间到达目标。

多机协同航路规划的目的是为每架飞机规划出一条航路，能够满足飞机自身的约束限制，同时满足编队飞机编队的协作要求。

相对于单机航路规划，多机协同航路规划要更复杂，有时需要降低单架飞机的性能，以达到整个编队的整体性能最优。

多机协同航路规划问题需要面临两类约束条件：

一类是与单机航路规划相同的航路约束(飞机自身的约束限制)，比如最小转弯半径、最大飞行距离、最大爬升率等，这些单机航路规划约束是保证飞机的基本保障；

另外一类是与其他飞机相关联的约束条件(编队飞机编队的协作要求)，按照时间和空间的不同，又可以分为空域协同和时域协同两方面。时域协同是指各飞机在时间序列上，需要满足约定的时间或时序要求。空域协同是指飞机彼此无碰撞。

目前已有的多机协同航路规划技术多数是基于A*算法、人工视场等方法，这些技术主要存在以下缺陷及不足：

a、传统的航路规划算法大多是基于单元分解或者概略图的方法，因此对于构造的规划空间必须在航路规划前完成。然而规划空间的构造在环境较复杂时显得尤为困难，不仅仅针对于简单的二维航迹，对于三维空间更是如此，其构造难度随着空间的复杂度呈现指数增长。因此目前绝大多数航路规划算法在搜索之前都已经假设环境信息已经通过单元分解或者概略图的方法构造完成。对于构造好的规划空间来说，在其上进行航迹搜索也是非常耗时的。

b、绝大多数根据数学规划方法所定义的根据所提供的代价函数来确定最优航迹虽然最终所规划的航迹满足理想条件下的要求，但是在实际条件下，这样所规划的航迹并不一定能真正执行，比如A*算法航迹节点的扩展是以当前节点在所规划空间的所有可到达的相邻节点内进行扩展，待扩展方向时所有当前节点可到达的方向，但有时航迹的方向并不一定满足实际情况。因此航路规划不仅需要考虑航迹的优劣，也需要考虑实际现实情况，这些情况包括飞机的物理条件限制(如最大转弯角度、最大升/降角度、最短飞行距离、最低/高飞行高度、燃油、探测范围、飞行速度等)、飞行任务的需求限制(如飞行时间、飞行距离、匹配区域、到达目标方向、可变任务等)。即最短路径算法下，飞机性能不一定能够与之匹配。

c、受规划空间以及规划算法的影响，目前的规划算法考虑最多的因素就是规划的实时性要求。因为在解决此类问题上还没有一种方法在极短的时间内满足所需求的最优航迹。即使是同一种算法在不同的规划空间中也随着环境的复杂程度其规划时间有较大差别，尤其规划时间会随着规划环境的扩大呈现指数增长，在高维空间中，即使是对处理器的内存也是具有相当大的挑战。在预先已知所有威胁的离线航路规划来说规划可提前完成，对于威胁或环境可变的在线航路规划来说，实时要求的程度更高，因为在实际飞行过程中，不可能有过多的时间在空中进行等待来进行针对位置环境的航迹再规划。