无人机航路规划 信息检索报告终解析.docx

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无人机航路规划信息检索报告终解析

信息检索报告

题目：

无人机协同航路规划

英文：

CoordinatedPathPlanningofUnmannedAerialVehicles（UAVs）

一、分析研究课题

无人机航路规划是为了完成战术任务而做的计划,一般包括无人机的初始位置选取、任务目标的选择、飞行航路的确定、开始执行任务的时间地点、以及一些针对具体任务要考虑的问题,如是单机还是编队完成任务、有无支援力量、是否需要多批次执行等等。

多机协同通常是多架无人机组成的团队进行联合作战的时候，每架无人机自己进行战术决策，并作为编队的一分子与编队成员协同达到高水平任务指标。

除了要能自动规避威胁和障碍物外，还要避开团队中其他无人机以免发生碰撞，满足团队的其他要求。

整个团队的航迹规划目标是在使团队代价最小的前提下，满足每架无人机威胁规避、不可飞区、燃料限制、团队要求（例如时间）、力学约束等条件，安全地飞到目标。

下面通过信息检索工具，查找无人机协同航路规划面临的主要问题和现今研究的关键技术等，达到收集了解无人机协同航路规划知识的目的。

二、数据库或检索工具的选择

根据可提要求以及检索工具收录文献源的情况，本题选用了下列检索数据库。

（1）中文文献信息数据库。

中国知网中的期刊网、中国期刊网优秀博硕士学位论文全文数据库、维普中文期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国学术会议全文数据库、万方数字化期刊数据。

（2）外文文献信息数据库。

EI数据库SCI数据库SpringerLINK数据库。

（3）专利文献信息数据库。

国家知识产权局网站、美国专利商标局网站、欧洲专利局。

（4）标准文献信息数据库。

中国知网标准数据库、万方标准数据库。

三、确定检索式

1）检索点：

篇名

2）检索词：

无人机、协同、航路规划。

3）构建检索式

无人机*航路规划协同。

四、检索结果

4.1、中文文献信息检索

4.1.1中国期刊网

进入河南工业大学图书馆——中文数据库——中国期刊篇名数据库——检索

关键词：

无人机；航路规划；协同；

得到26条记录，摘录其中相关的两篇。

a.案例一

【作者】叶媛媛；闵春平；

【Author】YEYuan-yuan1,MINChun-ping2（1.AirforcesEquipmentAcademy,Beijing100085,China;2.SecondArtilleryEquipmentAcademy,Beijing100085,China）

【机构】空军装备研究院；第二炮兵装备研究院北京100085；北京100085；

【摘要】面向多无人机协同作战的航路设计问题,提出了一种较新颖的多无人机协同航路规划共同进化方法。

将航路映射到进化计算个体建立了基于共同进化计算的航路规划问题模型,以此为基础重点讨论了个体适应度设计等关键问题。

以SEAD任务为想定,对多无人机协同航路规划共同进化方法进行了仿真。

仿真结果表明该方法能够快速为多无人机找到协同航路,能够综合考虑无人机航路的燃油、安全、避碰以及任务协同等指标,可以解决多无人机协同执行任务的航路设计问题,且具有较好的收敛性和线性时间性。

更多还原

【关键词】无人机；航路规划；共同进化计算；协同；

刊名：

计算机仿真主办：

中国航天科工集团公司第十七研究所

周期：

月刊出版地：

北京市

语种：

中文;开本：

大16开

ISSN：

1006-9348CN：

11-3724/TP

复合影响因子：

0.716综合影响因子：

0.483

起始页数是37~39+149

b.案例二

【作者】柳长安；王和平；李为吉；

【Author】LiuChangan,WangHeping,LiWeiji（CollegeofAeronautics,NorthwesternPolytechnicalUniversity,Xi′an710072）

【机构】西北工业大学航空学院；西北工业大学航空学院陕西西安710072；陕西西安710072；陕西西安710072；

【摘要】在空中进攻战役计划制订时应充分考虑敌方目标的有关因素及其周围防御力量的水平,合理选择进攻目标、确定攻击航路以及分配恰当的突击力量于突击目标。

针对这一问题提出了目标分配及航路选择的优化模型,并改进了遗传算法的编码方式。

在此基础上采用遗传算法对基于目标分配的无人机协同作战任务进行了仿真检验,确定了各无人机的攻击目标及相应的回避威胁的协同航路。

通过该方法可以有效地提高无人机的协同作战效能。

更多还原

【关键词】无人机（UAV）；协同航路规划；遗传算法（GA）；

刊名：

西北工业大学学报

JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversity

主办：

西北工业大学周期：

双月出版地：

陕西省西安市

语种：

中文;开本：

大16开ISSN：

1000-2758

CN：

61-1070/T复合影响因子：

0.517综合影响因子：

0.291

4.1.2中国期刊网优秀博硕学位论文全文数据库

进入河南工业大学图书馆——中文数据库——中国期刊优秀博硕学位论文全文数据库——检索

关键词：

无人机；航路规划；协同

得到2条记录，摘录相关的一篇。

【作者】杨力；

【导师】李秀娟；

【作者基本信息】南京航空航天大学，控制理论与控制工程，2009，硕士

【摘要】无人机航路规划是任务规划系统的核心研究内容之一,是实现无人机自主飞行的一项关键技术。

本论文针对无人机的不同任务需求,围绕无人机航路规划方法进行以下几个方面的研究。

首先,确定无人机航路规划的研究内容包括规划空间环境建模、约束条件、任务要求和规划算法。

根据无人机定高飞行,建立了合适的环境模型。

根据无人机的各项约束条件以及航路规划目标,确定本文采用的规划方法。

其次,将遗传算法的思想与具体的航路规划问题相结合,通过采用一种变长实值基因编码方式和特定的进化算子,将无人机的约束条件融合于算法中,使生成的航路能够满足实际的飞行要求。

通过优化设计评价函数,使算法能根据不同的任务需求规划出满足生存概率和突防概率等不同作战效能的飞行航路。

然后,在基于进化计算的航路规划方法基础上,运用聚类算法和小生境的思想,将航路个体按空间分布进行聚类,将航路种群划分为不同的子种群进化,运用分散求解的思想,通过协同变量和协同函数,将复杂的协同问题分解为多个小的优化问题,实现了多架无人机航路协同规划。

最后,研究实现了具有导向性的连接型快速搜索随机树,加快算法的收敛速度,使算法路径搜索具有更强的目标性。

使用高效的k-dtre...更多

【关键词】无人机；航路规划；遗传算法；协同；RRT算法；

4.1.3维普数据库

进入河南工业大学图书馆——中文数据库——维普中文期刊数据库——检索

关键词：

无人机；航路规划；协同；

得到10条记录，摘录其中相关的两篇。

a.案例一

不确定环境下的多无人机协同搜索航路规划

CooperativeSearchandPathPlanningofMulti-unmannedAirVehiclesinUncertainEnvironmentt

作者：

吴文超黄长强宋磊唐上钦白壬潮

Author：

WUWen-chao,HUANGChang-qiang,SONGLei,TANGShang-qin,BAIRen-chao

作者单位：

空军工程大学工程学院。

陕西西安710038

期刊：

兵工学报

Journal：

ActaArmamentarii

年，卷（期）：

2009,8（5）

分类号:

　V448.2[著者标引]

关键词:

飞行器控制、导航技术多无人机协同搜索航路规划

文章编号：

1000-1093（2011）11-1337-06

基金项目：

国家高技术发展计划（2009AAJ205）

b.案例二

基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键技术研究

ResearchonSomeKeyTechniquesofUAVPathPlanningBasedonIntelligentOptimizationAlgorithm

作者：

胡中华

学科专业：

测试计量技术及仪器

授予学位：

博士

学位授予单位：

南京航空航天大学

导师姓名：

赵敏

学位年度：

2011

分类号：

V249.1

关键词：

无人机航迹规划静态规划突发威胁智能算法协同

4.2外文文献信息检索

4.2.1Engineeringvillage

进入河南工业大学图书馆——外文数据库——Engineering——quicksearch——title：

CoordinatedPathPlanningofUnmannedAerialVehicles

得到记录10篇，摘录其中相关的一篇。

Pathplanningformultipleunmannedaerialvehiclesusinggeneticalgorithms

Li,Howard1;Fu,Yi1;Elgazzar,Khalid1;Paull,Liam1

Source:

CanadianConferenceonElectricalandComputerEngineering,p1129-1132,2009,2009CanadianConferenceonElectricalandComputerEngineering,CCECE'09;ISSN:

08407789;ISBN-13:

9781424435081;DOI:

10.1109/CCECE.2009.5090303;Articlenumber:

5090303;Conference:

2009CanadianConferenceonElectricalandComputerEngineering,CCECE'09,May3,2009-May6,2009;Publisher:

InstituteofElectricalandElectronicsEngineersInc.

Authoraffiliation:

1DepartmentofElectricalandComputerEngineering,UniversityofNewBrunswick,Fredericton,NBE3B5A3,Canada

Abstract:

Inthefuture,autonomousUnmannedAerialVehicles（UAVs）needtoworkinteamstoshareinformationandcoordinateactivities.TheprivatesectorandgovernmentagencieshaveimplementedUAVsforhome-landsecurity,reconnaissance,surveillance,datacollection,urbanplanning,andgeometricsengineering.Significantresearchisinprogresstosupportthedecision-makingprocessforaMulti-AgentSystem（MAS）consistingofmultipleUAVs.ThispaperinvestigatesfundamentalissuesinpathplanningformultipleUAVs.MASswithmultipleUAVsaretypicaldistributedsystems.WeproposetousegeneticalgorithmstoplanmultiplepathsformultipleUAVs.Simulationtechnologieshavebecomeimportanttothedevelopmentofaerospacevehicles.Inthisresearch,weverifytheproposedpathplanningapproachusingMat-lab.SimulationresultsdemonstratethattheproposedapproachisabletoplanmultiplepathsforUAVssuccessfully.©2009IEEE.（11refs）

Mainheading:

Multiagentsystems

Controlledterms:

Aerospacevehicles-Geneticalgorithms-Remotelyoperatedvehicles-Unmannedaerialvehicles（UAV）-Urbanplanning

Uncontrolledterms:

Autonomousunmannedaerialvehicles-Datacollection-Decisionmakingprocess-Distributedsystems-Geometricsengineering-Governmentagencies-MultipleUAVs-Multiple-path-Pathplanning-Privatesectors-Simulationresult-Simulationtechnologies-UAVs

ClassificationCode:

921Mathematics-731.5Robotics-723.5ComputerApplications-723ComputerSoftware,DataHandlingandApplications-655.1Spacecraft,General-652.1Aircraft,General-403.1UrbanPlanningandDevelopment

Database:

Compendex

4.2.2SCI数据库

进入河南工业大学图书馆——外文数据库——SCI数据库——search——articletitle:

CoordinatedPathPlanningofUnmannedAerialVehicles

得到结果6条，摘录其中一篇。

UAVPathPlanningforStructureInspectioninWindyEnvironments

Author（s）:

Guerrero,JA（Guerrero,JoseAlfredo）[1];Bestaoui,Y（Bestaoui,Yasmina）[1]

Source:

JOURNALOFINTELLIGENT&ROBOTICSYSTEMSVolume:

69Issue:

1-4SpecialIssue:

SIPages:

297-311DOI:

10.1007/s10846-012-9778-2Part:

1Published:

JAN2013

TimesCited:

0（fromWebofScience）

CitedReferences:

20[viewrelatedrecords]CitationMap

Abstract:

Inthispaper,weconsiderthestructureinspectionproblemusingaminiatureunmannedaerialvehicle（UAV）.TheinfluenceofthewindontheUAVbehaviorandonboardenergylimitationsareimportantparametersthatmustbetakenintoaccountinthestructureinspectionproblem.Totackletheseproblems,wederivethreemethodstoinspectastructure.First,wedevelopaZermelo-TravelingSalesmanProblem（TSP）methodtocomputetheoptimalroutetoinspectasimplevirtualstructure.Second,wederiveamethodthatcombinesmeshingtechniqueswiththeZermelo-TSPmethod.Inthisapproach,theinspectioncoordinatesfortheinterestpointsareobtainedautomaticallybymeansofameshingalgorithm,then,theZermelo-TSPmethodisusedtocomputethetime-optimalroutetoinspectalltheinterestpointsinminimaltime.Finally,wederiveamethodforstructureinspectionbasedontheZermelo-VehicleRoutingProblem（VRP）.Thesemethodshavebeenvalidatedinasimulatedenvironment.

AccessionNumber:

WOS:

000312583500025

DocumentType:

Article

Language:

English

AuthorKeywords:

Pathplanning;Zermelonavigation;Travelingsalesmanproblem;Vehicleroutingproblem

ReprintAddress:

Guerrero,JA（reprintauthor）UnivEvryValdEssonne,LabIBISC,Evry,France.

Publisher:

SPRINGER,VANGODEWIJCKSTRAAT30,3311GZDORDRECHT,NETHERLANDS

WebofScienceCategories:

ComputerScience,ArtificialIntelligence;Robotics

ResearchAreas:

ComputerScience;Robotics

IDSNumber:

057SE

ISSN:

0921-0296

4.3专利信息检索

进入河南工业大学图书馆——中文数据库——中国知网专利数据库——检索名称——无人机协同航路规划

关键词：

无人机；航路规划；协同。

得到条12记录，摘录其中相关的两篇。

检索结果

a案例一.

【申请号】CN201210143927.1

【申请日】2012-05-10

【公开号】CN102759357A

【公开日】2012-10-31

【申请人】西北工业大学

【地址】710072陕西省西安市友谊西路127号

【发明人】符小卫;李建;高晓光;李波

【专利代理机构】西北工业大学专利中心61204

【代理人】顾潮琪

【国省代码】61

【摘要】本发明公开了一种通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法,首先设置无人机数据、障碍数据和目标点数据,生成数字地图；然后执行同时到达约束,得到各无人机的飞行速度；执行通信延迟约束,得到无人机间距范围；执行A*算法,得到各无人机下一步航路；判断是否满足避撞约束和通信距离限制,最终判断是否到达目标点。

本发明能够使多无人机在通信延迟下,从不同地点起飞,同时到达同一目标点,途中能够规避障碍,避免无人机间的碰撞,同时能够保持无人机间的通信。

【主权项】一种通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法,其特征在于包括下述步骤：

本方法执行的时间步长为Δt,初始时间步长为Δt0,参与航路规划的无人机类型相同,无人机均飞行在相同高度,无人机的速度变化范围为v∈（vmin,vmax）,无人机间的最小安全距离为dmin,最大通信限制距离为dmax,执行通信延迟后,无人机间最小距离为d′min,最大距离为d′max；步骤1：

设置无人机数据、障碍数据和目标点数据,生成数字地图；无人机数据包括：

无人机数量n,无人机初始位置坐标（xi,yi）,i＝1,2,…,n；障碍数据包括：

障碍数量m,障碍圆中心坐标（xj,yj）,半径rj,j=1,2,…,m；目标点数据包括：

目标点位置坐标（x,y）；步骤2：

执行同时到达约束,得到各无人机的飞行速度vi,vi∈（vmin,vmax）,包括以下步骤：

1）使用A*算法规划出各无人机在时间步长Δt下到目标点的最短路径；2）计算v∈（vmin,vmax）,每条路径对应的飞行时间集Sti,i＝1,2,…,n；3）判断St1,St2,St3,…是否有交集,若没有交集,进入步骤4）,若有交集,进入步骤5）；4）改变时间步长,在Δt基础上增加Δt0,转到步骤1）；5）取St1,St2,St3,…交集中使得J最小的t作为协同变量,t是无人机从初始点到目标点的飞行时间；其中为多无人机协同的代价函数,Ji是第i架无人机的飞行路径代价,xi是它的飞行路径,vi是它的飞行速度；6）取协同变量t对应的v为每架无人机的飞行速度；步骤3：

执行通信延迟约束,得到相邻两无人机间距范围d′min=dmin+（v1+v2）td,d′max=dmax?

（v1+v2）td,其中v1,v2是相邻两无人机的速度,td是通信延迟时间；步骤4：

执行A*算法,得到各无人机下一步航路步骤5：

计算d

【页数】12

【主分类号】G01C21/20

【专利分类号】G01C21/20

b案例二.

【申请号】CN201010187959.2

【申请日】2010-06-01

【公开号】CN102269593A

【公开日】2011-12-07

【申请人】北京航空航天大学

【地址】100191北京市海淀区学院路37号

【发明人】董卓宁;陈宗基;周锐;李卫琪

【国省代码】11

【摘要】为解决基于虚拟力航路规划方法出现的局部极小问题,并实现规划过程中实时的自适应规划参数设置,本发明采用基于模糊虚拟力（FVF）的无人机航路规划方法,其采用贝叶斯网络和模糊逻辑推理相结合进行实时的自适应规划参数设置,并提出威胁合并