CN110930772A - 一种多飞机协同航路规划方法 - Google Patents
一种多飞机协同航路规划方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110930772A CN110930772A CN201911235209.5A CN201911235209A CN110930772A CN 110930772 A CN110930772 A CN 110930772A CN 201911235209 A CN201911235209 A CN 201911235209A CN 110930772 A CN110930772 A CN 110930772A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- route
- point
- airplane
- corrected
- initial
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
- G08G5/003—Flight plan management
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
- G08G5/003—Flight plan management
- G08G5/0039—Modification of a flight plan
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G5/00—Traffic control systems for aircraft, e.g. air-traffic control [ATC]
- G08G5/04—Anti-collision systems
- G08G5/045—Navigation or guidance aids, e.g. determination of anti-collision manoeuvers
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种多飞机协同航路规划方法,包括:步骤一、构建态势模型;步骤二、将多条初始航路划分至各飞机子种群中;步骤三、基于初始航路生成相应的新航路;步骤四~六、判断新航路的代价是否小于对应的初始航路;若否,将对应的遗弃次数加1,在遗弃次数小于最大遗弃次数时,返回步骤三;若是,将遗弃次数置零,以该新航路更新对应的初始航路,基于更新的初始航路生成相应的新航路,返回判断新航路的代价是否小于对应的初始航路;步骤七~九、每个飞机子种群中以代价最小的初始航路为其精英航路,判断各条精英航路是否满足各飞机协同飞行的要求;若各否,在未达到最大迭代次数时,返回步骤三;若是,以精英航路作为对应飞机的协同航路。
Description
技术领域
本申请属于多飞机协同航路规划设计领域,具体涉及一种多飞机协同航路规划方法。
背景技术
实际中经常需要多架飞机编队协同完成某项任务,为满足飞机自身性能约束及其飞机间的关联约束,需对飞机进行协同航路规划,其中:
飞机自身性能约束包括:飞机的最小飞行距离、最大爬升率、最大下滑率、最小转弯角度等方面;
飞机间的关联约束包括:
时域约束,各架飞机在时间序列上,需要满足约定的时间及其时序;
空域约束,各架飞机之间不发生碰撞。
当前多基于A*算法、人工视场等方法对飞行协同航路进行规划,存在以下缺陷:
1)、需要在搜索空间中预生成大量的辅助点,分别完成对各架飞机的航路规划,时间开销大,难以满足飞机协同航路规划的实时性要求;
2)、生成的航路仅能够规避静态威胁源,不能够规避动态威胁源;
3)、难以同时满足飞机自身性能约束及其飞机间的关联约束;
鉴于现有技术的上述缺陷提出本申请。
发明内容
本申请的目的是提供一种多飞机协同航路规划方法,以克服或减轻现有技术至少一方面的缺陷。
本申请的技术方案是:
一种多飞机协同航路规划方法,其特征在于,包括:
步骤一、构建态势模型,包括:威胁源信息、飞机性能参数;
步骤二、将多条初始航路划分至各个飞机子种群中;
步骤三、基于初始航路生成相应的新航路;
步骤四、判断新航路的代价是否小于对应的初始航路;
步骤五、若新航路的代价不小于对应的初始航路,则将对应的遗弃次数加1,在遗弃次数小于最大遗弃次数时,返回步骤三;
步骤六、若新航路的代价小于对应的初始航路,则将遗弃次数置零,以该新航路更新对应的初始航路,基于更新的初始航路生成相应的新航路,返回步骤四;
步骤七、每个飞机子种群中以代价最小的初始航路为其精英航路,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求;
步骤八、若各条精英航路不满足各个飞机协同飞行的要求,则在未达到最大迭代次数时,返回步骤三;
步骤九、若各条精英航路满足各个飞机协同飞行的要求,则以精英航路作为对应飞机的协同航路。
根据本申请的至少一个实施例,步骤一中,威胁源包括静态威胁源信息、动态威胁源信息。
根据本申请的至少一个实施例,步骤一中,飞机性能参数包括最小飞行距离、最大爬升率、最大下滑率、最小转弯角度。
根据本申请的至少一个实施例,步骤三具体为:
Vij代表第i条新航路的第j个航路点信息;
Xij代表第i条初始航路的第j个航路点信息;
Xkj代表第k条初始航路的第j个航路点信息,k≠i。
根据本申请的至少一个实施例,步骤三中,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求,具体为:
判断各条精英航路间差异性是否满足各个飞机协同飞行的要求。
根据本申请的至少一个实施例,步骤五中,差异性包括航路点之间的距离、航段之间的距离。
根据本申请的至少一个实施例,还包括:
步骤十、对各条协同航路进行航路平滑处理。
根据本申请的至少一个实施例,步骤十中,航路平滑处理包括:
从航路的起点向航路的终点平滑处理;
从航路的终点向航路的起点平滑处理。
根据本申请的至少一个实施例,步骤十中,从航路的起点向航路的终点平滑处理具体为:
自航路的起点向航路的终点方向依次选取航段上三个相邻的航路点作为第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点;
若第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度不满足飞机最小转弯角度的限制,则在第二待修正点、第三待修正点之间的直线上生成多个替代点;
判断是否存在一个替代点取代第二待修正点使得第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度满足飞机最小转弯角度的限制,若存在则以该替代点取代第二待修正点作为航路点,若不存在则修正第二航路点之后的航路。
附图说明
图1是本申请实施例提供的多飞机协同航路规划方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的将多条初始航路划分至各个飞机子种群中的示意图;
图3是本申请实施例提供的的从航路的起点向航路的终点进行航路平滑处理的示意图;
图4是本申请实施例提供的的从航路的终点向航路的起点进行航路平滑处理的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请,而非对该申请的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是,在本申请的描述中,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系,这仅仅是为了便于描述,而不是指示或暗示装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外,还需要说明的是,在本申请的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言,可根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
下面结合附图1对本申请做进一步详细说明。
一种多飞机协同航路规划方法,包括:
步骤一、构建态势模型,包括:威胁源信息、飞机性能参数;
步骤二、将多条初始航路划分至各个飞机子种群中;
步骤三、基于初始航路生成相应的新航路;
步骤四、判断新航路的代价是否小于对应的初始航路;
步骤五、若新航路的代价不小于对应的初始航路,则将对应的遗弃次数加1,在遗弃次数小于最大遗弃次数时,返回步骤三;
步骤六、若新航路的代价小于对应的初始航路,则将遗弃次数置零,以该新航路更新对应的初始航路,基于更新的初始航路生成相应的新航路,返回步骤四;
步骤七、每个飞机子种群中以代价最小的初始航路为其精英航路,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求;
步骤八、若各条精英航路不满足各个飞机协同飞行的要求,则在未达到最大迭代次数时,返回步骤三;
步骤九、若各条精英航路满足各个飞机协同飞行的要求,则以精英航路作为对应飞机的协同航路。
对于上述实施例公开的多飞机协同航路规划方法,本领域技术人员可以理解的是,其将多飞机编队协同动态航路规划问题转化为多目标优化问题,采用带有精英策略人工蜂群算法以并行方式优化求解,为每架飞机进行航路规划,极大降低了时间开销,以此能够满足多飞机协同航路规划的实时性要求;此外,其不需要预先生成任何航路点,可根据态势环境的确定优化解空间,自适应的确定算法参数,不需要人工干预,对于复杂的态势环境较易实现。
对于上述实施例公开的多飞机协同航路规划方法,本领域技术人员还可以理解的是,其态势模型可于三维空间内构建,包含威胁源信息及飞机性能参数,以此可使得到的多飞机协同航路能够满足自身性能约束以及避开威胁源,此外,其以代价最小的初始航路为飞机子种群的精英航路,通过对各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行要求的判断实现对协同航路间的冲突消解,协同航路间满足飞机间的关联约束。
为使本领域技术人员能够更容易的理解上述实施例公开的多飞机协同航路规划方法,对其步骤二将多条初始航路划分至各个飞机子种群中,提供以下更为具体的实施例:
参见图2,假设飞机数量为4,分别为飞机1、飞机2、飞机3、飞机4,初始航路数量为20(编号分别为1~20),则将编号为1~5的初始航路划分至飞机1子种群中,编号为6~10的初始航路划分至飞机2子种群中,编号为11~15的初始航路划分至飞机3子种群中,编号为16~20的初始航路划分至飞机4的子种群中。
在一些可选的实施例中,步骤一中,威胁源包括静态威胁源信息、动态威胁源信息。
在一些可选的实施例中,步骤一中,飞机性能参数包括最小飞行距离、最大爬升率、最大下滑率、最小转弯角度,计算航路代价时,充分考虑飞机的最小飞行距离、最大爬升率、最大下滑率、最小转弯角度。
在一些可选的实施例中,通过定义航路惩罚度来代表航路代价,包括安全惩罚度和性能约束惩罚度。
在一些可选的实施例中,步骤三具体为:
Vij代表第i条新航路的第j个航路点信息;
Xij代表第i条初始航路的第j个航路点信息;
Xkj代表第k条初始航路的第j个航路点信息,k≠i。
在一些可选的实施例中,步骤三中,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求,具体为:
判断各条精英航路间差异性是否满足各个飞机协同飞行的要求。
在一些可选的实施例中,步骤五中,差异性包括航路点之间的距离、航段之间的距离。
在一些可选的实施例中,还包括:
步骤十、对各条协同航路进行航路平滑处理。
在一些可选的实施例中,步骤十中,航路平滑处理包括:
从航路的起点向航路的终点平滑处理;
从航路的终点向航路的起点平滑处理。
在一些可选的实施例中,步骤十中,从航路的起点向航路的终点平滑处理具体为:
自航路的起点向航路的终点方向依次选取航段上三个相邻的航路点作为第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点;
若第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度不满足飞机最小转弯角度的限制,则在第二待修正点、第三待修正点之间的直线上生成多个替代点;
判断是否存在一个替代点取代第二待修正点使得第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度满足飞机最小转弯角度的限制,若存在则以该替代点取代第二待修正点作为航路点,若不存在则修正第二航路点之后的航路。
从航路的起点向航路的终点平滑处理更具体的可参见图3:
航路“1->2->3->4->5”中航段“1->2->3”航路点之间的夹角不满足飞机最小转弯角度的限制,则在航段“2->3”上根据飞机最小飞行距离均匀生成修正点2-1、2-2、2-3,然后判断“1->2-1->3”、“1->2-2->3”、“1->2-3->3”的角度是否满足飞机最小转弯角度的限制,如果其中之一满足,那么就用其替代航路点2;如果均不满足条件,那么对航路点2之后的航路进行修正,直到最后一个航路点。
从航路的终点向航路的起点平滑处理过程可参见图4,以及参照上述从航路的起点向航路的终点平滑处理过程进行理解,在此不再进行累述。
至此,已经结合附图所示的优选实施方式描述了本申请的技术方案,但是,本领域技术人员容易理解的是,本申请的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本申请的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种多飞机协同航路规划方法,其特征在于,包括:
步骤一、构建态势模型,包括:威胁源信息、飞机性能参数;
步骤二、将多条初始航路划分至各个飞机子种群中;
步骤三、基于初始航路生成相应的新航路;
步骤四、判断新航路的代价是否小于对应的初始航路;
步骤五、若新航路的代价不小于对应的初始航路,则将对应的遗弃次数加1,在遗弃次数小于最大遗弃次数时,返回步骤三;
步骤六、若新航路的代价小于对应的初始航路,则将遗弃次数置零,以该新航路更新对应的初始航路,基于更新的初始航路生成相应的新航路,返回步骤四;
步骤七、每个飞机子种群中以代价最小的初始航路为其精英航路,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求;
步骤八、若各条精英航路不满足各个飞机协同飞行的要求,则在未达到最大迭代次数时,返回步骤三;
步骤九、若各条精英航路满足各个飞机协同飞行的要求,则以精英航路作为对应飞机的协同航路。
2.根据权利要求1所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤一中,威胁源包括静态威胁源信息、动态威胁源信息。
3.根据权利要求1所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤一中,飞机性能参数包括最小飞行距离、最大爬升率、最大下滑率、最小转弯角度。
5.根据权利要求1所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤三中,判断各条精英航路是否满足各个飞机协同飞行的要求,具体为:
判断各条精英航路间差异性是否满足各个飞机协同飞行的要求。
6.根据权利要求5所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤五中,差异性包括航路点之间的距离、航段之间的距离。
7.根据权利要求1所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
还包括:
步骤十、对各条协同航路进行航路平滑处理。
8.根据权利要求7所述的多飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤十中,航路平滑处理包括:
从航路的起点向航路的终点平滑处理;
从航路的终点向航路的起点平滑处理。
9.根据权利要求8所述的飞机协同航路规划方法,其特征在于,
所述步骤十中,从航路的起点向航路的终点平滑处理具体为:
自航路的起点向航路的终点方向依次选取航段上三个相邻的航路点作为第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点;
若第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度不满足飞机最小转弯角度的限制,则在第二待修正点、第三待修正点之间的直线上生成多个替代点;
判断是否存在一个替代点取代第二待修正点使得第一待修正点、第二待修正点、第三待修正点之间的角度满足飞机最小转弯角度的限制,若存在则以该替代点取代第二待修正点作为航路点,若不存在则修正第二航路点之后的航路。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911235209.5A CN110930772A (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种多飞机协同航路规划方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911235209.5A CN110930772A (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种多飞机协同航路规划方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110930772A true CN110930772A (zh) | 2020-03-27 |
Family
ID=69857151
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911235209.5A Pending CN110930772A (zh) | 2019-12-05 | 2019-12-05 | 一种多飞机协同航路规划方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110930772A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112215414A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-12 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种基于相似度模型的多机协同航路规划方法及系统 |
CN112230674A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-15 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 基于小生境粒子群算法的多机协同航路规划方法及系统 |
CN112489498A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种航路交通精细改航规划方法 |
CN112651106A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种等间距大圆航线确定方法及装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2358477A1 (en) * | 1998-12-31 | 2000-07-13 | Honeywell Inc. | Multi-dimensional route optimizer |
CN103471592A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-12-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于蜂群协同觅食算法的多无人机航迹规划方法 |
CN103576692A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-02-12 | 哈尔滨工程大学 | 一种多无人机协同飞行方法 |
CN103913172A (zh) * | 2013-12-06 | 2014-07-09 | 北京航空航天大学 | 一种适用于复杂低空下飞行器的路径规划方法 |
CN105700549A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-22 | 北京理工大学 | 一种基于序列小生境粒子群算法的无人机多航迹规划方法 |
CN107063255A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-08-18 | 北京工业大学 | 一种基于改进果蝇优化算法的三维航路规划方法 |
CN107238388A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-10 | 合肥工业大学 | 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置 |
CN108459616A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-08-28 | 西安电子科技大学 | 基于人工蜂群算法的无人机群协同覆盖航路规划方法 |
CN110097169A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-06 | 河南大学 | 一种混合abc和cro的高维特征选择方法 |
-
2019
- 2019-12-05 CN CN201911235209.5A patent/CN110930772A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2358477A1 (en) * | 1998-12-31 | 2000-07-13 | Honeywell Inc. | Multi-dimensional route optimizer |
CN103471592A (zh) * | 2013-06-08 | 2013-12-25 | 哈尔滨工程大学 | 一种基于蜂群协同觅食算法的多无人机航迹规划方法 |
CN103576692A (zh) * | 2013-11-07 | 2014-02-12 | 哈尔滨工程大学 | 一种多无人机协同飞行方法 |
CN103913172A (zh) * | 2013-12-06 | 2014-07-09 | 北京航空航天大学 | 一种适用于复杂低空下飞行器的路径规划方法 |
CN105700549A (zh) * | 2016-01-21 | 2016-06-22 | 北京理工大学 | 一种基于序列小生境粒子群算法的无人机多航迹规划方法 |
CN107063255A (zh) * | 2017-01-09 | 2017-08-18 | 北京工业大学 | 一种基于改进果蝇优化算法的三维航路规划方法 |
CN107238388A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-10-10 | 合肥工业大学 | 多无人机任务分配与航迹规划联合优化方法及装置 |
CN108459616A (zh) * | 2018-03-07 | 2018-08-28 | 西安电子科技大学 | 基于人工蜂群算法的无人机群协同覆盖航路规划方法 |
CN110097169A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-06 | 河南大学 | 一种混合abc和cro的高维特征选择方法 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
LV MINGWEI 等: "Real-time Route Re-planning based on Modified Particle Swarm Optimization Algorithm", 《2019 IEEE 2ND INTERNATIONAL CONFERENCE ON ELECTRONIC INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY》 * |
MAJD SAIED 等: "Unmanned Aerial Vehicles Fleet Control via Artificial Bee Colony Algorithm", 《2019 4TH CONFERENCE ON CONTROL AND FAULT TOLERANT SYSTEMS (SYSTOL)》 * |
吕明伟 等: "启发式实时航路重规划技术", 《飞机设计》 * |
周伟东: "基于改进PRM算法的多无人机协同航迹规划研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
周德云 等: "基于多目标优化算法的多无人机协同航迹规划", 《系统工程与电子技术》 * |
巴海涛 等: "基于精英保留遗传算法的飞行器航路规划", 《指挥控制与仿真》 * |
杨晨 张少卿 孟光磊: "多无人机协同任务规划研究", 《指挥与控制学报》 * |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112215414A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-12 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种基于相似度模型的多机协同航路规划方法及系统 |
CN112230674A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-15 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 基于小生境粒子群算法的多机协同航路规划方法及系统 |
CN112215414B (zh) * | 2020-09-29 | 2023-05-23 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种基于相似度模型的多机协同航路规划方法及系统 |
CN112489498A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种航路交通精细改航规划方法 |
CN112651106A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-04-13 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种等间距大圆航线确定方法及装置 |
CN112651106B (zh) * | 2020-12-04 | 2023-10-27 | 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所 | 一种等间距大圆航线确定方法及装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110930772A (zh) | 一种多飞机协同航路规划方法 | |
CN107608372B (zh) | 一种基于改进rrt算法与改进ph曲线相结合的多无人机协同航迹规划方法 | |
CN111024092B (zh) | 一种多约束条件下智能飞行器航迹快速规划方法 | |
Ali et al. | Cooperative path planning of multiple UAVs by using max–min ant colony optimization along with cauchy mutant operator | |
CN108958285B (zh) | 一种基于分解思想的高效多无人机协同航迹规划方法 | |
CN106125764B (zh) | 基于a*搜索的无人机路径动态规划方法 | |
CN104536454B (zh) | 一种用于双无人机协同的时空同步匹配方法 | |
CN105700549A (zh) | 一种基于序列小生境粒子群算法的无人机多航迹规划方法 | |
CN105843253A (zh) | 无人机的路径规划方法及系统 | |
CN109357678B (zh) | 一种基于异质化鸽群优化算法的多无人机路径规划方法 | |
CN103473955B (zh) | 一种基于图论和谱聚类算法的终端扇区划分方法 | |
CN109828607A (zh) | 一种面向不规则障碍物的无人机路径规划方法及系统 | |
CN110617818A (zh) | 一种无人机航迹生成方法 | |
CN111121784B (zh) | 一种无人侦察机航路规划方法 | |
CN103267528A (zh) | 禁飞区限制下的多无人机协同区域搜索方法 | |
CN103557867A (zh) | 一种基于稀疏a*搜索的三维多uav协同航迹规划方法 | |
CN108153328A (zh) | 一种基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划方法 | |
CN110659771B (zh) | 飞机协同航路规划方法 | |
CN102855387A (zh) | 一种基于小生境粒子群的二维空间多路径规划方法 | |
CN108596397B (zh) | 一种基于水文模型多机航线规划方法 | |
CN104216416A (zh) | 飞行器冲突解脱方法及设备 | |
CN113063419A (zh) | 一种无人机路径规划方法及系统 | |
CN110598926A (zh) | 一种飞机协同航路规划方法 | |
CN115220480A (zh) | 带有约束条件的无人机航迹规划方法、装置及电子设备 | |
CN112215414B (zh) | 一种基于相似度模型的多机协同航路规划方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200327 |