CN114415524A - 一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法，属于智能优化及智能规划技术领域。包括：规划协同轨迹，得到协同轨迹规划结果；计算飞行器轨迹；分析飞行器轨迹是否交叉，包括建立多飞行器轨迹交叉数学模型、分析是否存在空间轨迹交叉、分析是否存在时空轨迹交叉；建立协同约束条件模型，建立协同集合；飞行器轨迹冲突消解；判断经过分析与消解后是否满足约束条件。所述方法在冲突消解过程中充分考虑飞行器之间的协同关系；减少了冲突消解时间，提升了冲突消解速度，同时提升冲突消解效率；并实现对出动时间的联合优化；具有良好的扩展性，可推广应用于其他时序规划问题中。

Description

一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法

技术领域

本发明涉及一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法，属于智能优化及时序规划技术领域。

背景技术

面向敌我对抗体系协同化、规模扩大化、博弈动态化的趋势，需投入战斗的飞行器数量也在不断上升，如何在瞬息万变的战场环境中快速规划飞行器四维轨迹以避免多飞行器之间发生冲突，并满足多飞行器协同作战约束，已成为需要重点解决的关键问题。

轨迹交叉分析与冲突消解是规划领域的典型问题，目前存在对多飞行器协同考虑不足、求解效率低下等问题。传统的方法如随机搜索法，由于优化不具有方向性，导致求解时间过长；球面几何分析方法则对于不沿大地线飞行的飞行器无法得到有效的结论。

启发式算法(heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的，其特点是在解决问题时，利用过去的经验引导搜索过程。启发式方法是与最优化方法相对立的，最优化方法是把各种可能性都一一进行尝试，最终能找到问题的答案，但它是在很大的问题空间内，花费大量的时间和精力才能求得答案。启发式方法则是在有限的搜索空间内，大大减少尝试的数量，以加快找到问题的解决方案。

本申请针对协同多飞行器轨迹交叉分析与冲突消解问题，提出了一种“层次化交叉分析+启发式冲突消解”的方法，解决了协同多飞行器轨迹交叉分析与冲突消解问题，有效提升了轨迹交叉冲突消解效率，并同时融合了对多飞行器出动总时间的优化，得到满足约束条件的最优出动时序，本方法也可应用于其他时序规划问题中。

发明内容

本发明的目的在于针对现有飞行器在协同工作时，存在多器协同考虑不足以及冲突消解效率低的技术现状，提出了一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法，一方面引入协同因素，实现协同多飞行器在轨迹交叉冲突消解的同时仍保持协同关系；另一方面，利用启发式思想提升冲突消解效率，为作战效能提升提供有力支撑。

本发明所述轨迹交叉分析及冲突消解方法的核心思想为：在协同多飞行器轨迹交叉冲突消解时，根据协同飞行器间的协同关系同步调节协同飞行器的出动时间，以实现消解后协同关系的保持；引入启发信息改进随机搜索步骤并融合解空间压缩思想，压缩解搜索空间，提升求解效率的同时实现总出动时间的优化。

为了实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

所述轨迹交叉分析及冲突消解方法，包括如下步骤：

S1、根据协同作战条件，规划多飞行器的协同轨迹，得到协同轨迹规划结果；

所述协同作战条件为：同一集群同时到达或同一集群同时出动；

S2、根据S1规划的协同轨迹结果，计算每一个飞行器的飞行轨迹，即按照一定时间间隔输出的飞行器位置数据；

S3、分析飞行轨迹是否交叉，按照先空间分析、再时间分析的顺序，判断轨迹是否交叉，包括建立多飞行器轨迹交叉数学模型、分析是否存在空间轨迹交叉、分析是否存在时空轨迹交叉；

所述建立多飞行器轨迹交叉数学模型，包括优化变量和约束条件；

所述优化变量记为C，包括每架飞行器归零化出动时刻，如式(1)所示：

C=(T ₁ ,T ₂ ,…, T _i ,…) , i∈I (1)

其中，T _min=minS _i , i∈I，T _i =S _i -T _min；I表示飞行器编号集合，i表示某一飞行器编号，minS _i 基于飞行器i求最小值，S _i 为各飞行器原始出动时刻，T _min为各飞行器原始出动时刻最小值以用于归零化处理，T _i 为各飞行器归零化出动时刻；

所述约束条件包括出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束；

A)出动时间窗口约束：为每个飞行器的出动时间必须满足飞行器出动时间窗口的要求，即出动时间T _i 必须在最早允许开始和最晚允许开始时间区间内；

B)轨迹不交叉约束，即任何两个飞行器的最近距离不小于设定的两个飞行器的最近允许距离；为方便分析，用固定时间间隔的离散时间序列k代替连续时间t，得到修正后的离散轨迹不交叉约束；

约束为条件为： (z-1)△t<max(T _h + T _h ^f ) ≤z△t，h∈I以及k∈K；T _h ^f 表示编号为h的飞行器的飞行时间，z为使得不等式成立的正整数；T _h 表示编号为h飞行器的出动时间；△t表示时间离散间隔；

所述分析是否存在空间轨迹交叉；表示k时刻的飞行器i与k’时刻的飞行器j的欧氏距离，用五元组(i,j,k,k’,D _ij )= d(j,i,k’,k, D _ij )表示轨迹 i与轨迹j的空间交叉信息，用J表示轨迹交叉集合并初始化为空，其元素为轨迹交叉信息；遍历I中的飞行器i和j，其中若 i=j’, j = i’则视为一种情况，初始化轨迹i和j的最小空间距离D _ij =

；遍历k时刻与k’时刻，若k时刻的飞行器i与k’时刻的飞行器j的欧氏距离<D _ij ；

则令D _ij =k时刻的飞行器i与k’时刻的飞行器j的欧氏距离；否则若D _ij ≤两个飞行器的最近允许距离，则将(i,j,k, k’, D _ij )放入集合J中；

所述分析是否存在时空轨迹交叉，具体为：对于空间交叉的飞行器轨迹交叉集合J，考虑时间因素分析是否交叉，并令飞行器平均飞行速度为V，具体为：

用(i,j,k,k’,D _ij ,△T _ij )六元组表示轨迹i与轨迹j的时空交叉信息，其集合为J _t ，初始化为空；

遍历(i,j,k,k’,D _ij )∈J，计算轨迹i，j最近点时间差△T _ij =k-k’，若

，则将(i,j,k,k’,D _ij ,△T _ij )存入J _t ，所述J _t 表示t时刻的轨迹交叉集合；

S4、依据飞行器具有的时间协同要求，建立具有协同关系的飞行器集合；

所述飞行器具有的时间协同要求包括同时出动和同时到达两类且两者均能通过同一协同集合内飞行器的固定的出动时间差表征；

所述建立具有协同关系的飞行器集合，具体为：对于同时出动则两两之间的时间差均为0；对于同时到达则两两之间时间差为某一定值，该值为两两飞行时间之差且各个集合内的两两时间间隔均为0；

S5、通过调整飞行器出动时间并同时考虑飞行器之间的时间协同要求，通过启发率、调节因子及解空间压缩改进随机搜索过程，得到优化的飞行器出动时间方案，具体为：

S51、定义优化目标为全部飞行器出动完毕所需要消耗的时间；

S52、设置启发率和调节因子，遍历所有协同集合中的飞行器，得到飞行器的出动时间，具体为：若当前飞行器i在此协同集合s中，即满足i∈s，则根据协同关系设置s中所有飞行器的出动时间，并从I中剔除s中的元素，即后续遍历中不再生成这些飞行器的出动时间；

所述启发率ε的取值范围为(0,1)，调节因子ω的取值范围为(1,10)；

S53、根据S3飞行器轨迹是否交叉分析飞行器出动时间是否存在冲突，若存在冲突则放弃本飞行器出动时间方案；若不冲突，则记录此本飞行器出动时间方案，进行解空间压缩并计算总出动时间，具体为：即令t _{i_latest} =t _{i_latest} -△t；并计算总出动时间T _max，若未到达迭代次数n，则跳至S52；

其中，t _{i_latest} 为最晚允许开始时间；

S54、对比所有可行的飞行器出动时间方案，选择总出动时间T _max最小的方案为优化的飞行器出动时间方案；

S6、判断经过前述S5得到的优化的飞行器出动时间方案是否满足约束条件，若仍无法满足出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束，则此协同轨迹规划方案无效，跳至S1重新进行协同轨迹规划，否则结束本方法。

有益效果

本发明一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法，与现有轨迹交叉分析及冲突消解方法相比，具有如下有益效果：

1.所述方法能在冲突消解过程中充分考虑飞行器之间的协同关系，减少了冲突消解时间，提升了冲突消解速度，同时提升冲突消解效率；

2.所述方法实现了对出动时间的联合优化；

3.所述方法具有良好的扩展性，可推广应用于其他时序规划问题中。

附图说明

图1为本发明一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法的实施示意图；

图2为本发明一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法进行详细说明。

实施例1

本实施例阐述了应用本发明提出的启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法解决图1中的协同多飞行器轨迹交叉及冲突消解问题。图1中，I1、I2、I3为3个出动位置，K ₁ 、K ₂ 、K ₃ 、K ₄ 表示4个离散位置，该问题使用M1至M9九个飞行器轨迹K₁至K₄四个离散位置。

协同要求为从同一个出动位置包括的飞行器需要满足同一集群同时出动；

具体实施时，按照图2的流程，根据发明内容的S1~S6实施，具体如下：

S1、规划协同轨迹，得到协同轨迹规划结果，具体为：根据协同作战要求及一定协同作战条件，规划多飞行器的协同轨迹；

具体实施时，协同作战要求及一定协同作战条件为从同一个出动位置包括I1、I2、I3的飞行器需要满足同一集群同时出动；

S2、根据S1规划的协同轨迹结果，计算每一个飞行器的飞行轨迹，即按照一定时间间隔输出的飞行器位置数据；

S2中，分别完成M1至M9九个飞行器轨迹的计算，M1从I1飞往K₁、M2从I1飞往K₃、M3从I1飞往K₄，M4从I2飞往K₁，M5从I2飞往K₃，M6从I2飞往K₄，M7从I3飞往K₂，M8从I3飞往K₃，M9从I3飞往K₄；

S3、分析飞行器轨迹是否交叉，按照先空间分析、再时间分析的顺序，判断轨迹是否交叉，包括建立多飞行器轨迹交叉数学模型、分析是否存在空间轨迹交叉、分析是否存在时空轨迹交叉，具体包括如下子步骤：

S31、建立多飞行器轨迹交叉数学模型；

所述多飞行器轨迹交叉数学模型将各飞行器的出动时刻进行优化，得到优化变量C，且C受一定约束条件限制；

所述优化变量C即各飞行器的出动时刻如式(1)所示：

C=(T ₁ ,T ₂ ,…, T _i ,…) , i∈I (1)

其中，T _min=minS _i ，T _i =S _i -T _min，i∈I；I表示飞行器编号集合，i表示某一飞行器编号，minS _i 基于飞行器i求最小值，S _i 为各飞行器原始出动时刻，T _min为各飞行器原始出动时刻最小值以用于归零化处理，T _i 为各飞行器归零化出动时刻，C包括每架飞行器归零化出动时刻；

约束条件包括出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束；

A)出动时间窗口约束：为每个飞行器的出动时间必须满足飞行器出动时间窗口的要求，如式(2)所示，即出动时间必须在最早允许开始和最晚允许开始时间区间内：

t _{i_earliest} ≤T _i≤t _{i_latest} (2)

其中，t _{i_earliest} 为最早允许开始时间，通常取0；t _{i_latest} 为最晚允许开始时间；

在S3中，I={M1,M2, M3, M4, M5, M6, M7, M8, M9}，M1至M9代表九个飞行器轨迹；t _{i_latest} 、d _nearest 、V飞行器平均飞行速度为根据需求取值，间隔时间△t取1s；

B)轨迹不交叉约束：任何两个飞行器i,j的最近距离不小于d _nearest ：

min d(i,j,t)≥d _nearest (3)

i,j∈I且i≠j

其中，min d(i,j,t)基于时间t求最小值，d(i,j,t)表示飞行器i,j在t时刻的欧氏距离，d _nearest 为设定的两个飞行器的最近允许距离；为方便分析，用固定时间间隔的离散时间序列k代替连续时间t，公式(3)的轨迹不交叉约束变为：

min d(i,j,k)≥d _nearest (4)

其中，min d(i,j,k)基于时间序列k求最小值，△t表示时间离散间隔，K表示离散时刻集合，i,j∈I且i≠j；K={0,△t, 2△t,…z△t}；

约束为条件为： (z-1)△t<max(T _h + T _h ^f ) ≤z△t，h∈I以及k∈K；T _h ^f 表示编号为h的飞行器的飞行时间，z为使得不等式成立的正整数；

S32、分析是否存在空间轨迹交叉；令d(i,j,k,k’)表示k时刻的飞行器i与k’时刻的飞行器j的欧氏距离，用五元组(i,j,k,k’,D _ij )= d(j,i,k’,k, D _ij )表示轨迹i与轨迹j的空间交叉信息，用表示轨迹交叉集合并初始化为空，其元素为轨迹交叉信息；

遍历i,j∈I, i≠j，其中若i=j’, j=i’；则视为一种情况，初始化轨迹i,j的最小空间距离D _ij =

；遍历k,k’∈K，如果d(i,j,k,k’)<D _ij ，则令D _ij =d(i,j,k,k’)；若D _ij <d _nearest ，则将(i,j,k,k’,D _ij )放入集合J；

S33、分析是否存在时空轨迹交叉；

对于空间交叉的飞行器轨迹交叉集合J，进一步考虑时间因素分析是否交叉，并令飞行器平均飞行速度为V，具体为：

用(i,j,k,k’,D _ij ,△T _ij )六元组表示轨迹i与轨迹j的时空交叉信息，其集合为J _t ，初始化为空；

遍历(i,j,k,k’,D _ij )∈J，计算轨迹i，j最近点时间差△T _ij =k-k’，若

，则将 (i,j,k,k’,D _ij ,△T _ij )存入J _t ；

S4、依据飞行器具有时间协同要求，建立具有协同关系的飞行器集合，具体为：

在飞行器集合

中，存在部分飞行器具有时间协同要求，具有协同关系的飞行器集合为，

，

，...满足式(5)：

(5)

称s1,s2,…为协同集合，集合元素的上标表示在集合中飞行器的编号，集合元素的下标表示集合编号，| |表示集合的元素个数；根据上述定义，有s1, s2, …

其中，时间协同要求包括同时出动和同时到达两类，两者均能通过同一协同集合内飞行器的固定的出动时间差表征，具体为：对于同时出动则两两之间的时间差均为0；对于同时到达则两两之间时间差为某一定值，该值为两两飞行时间之差；其中，取s1={M1,M2,M3}, s2={M4,M5,M6}, s3={M7,M8,M9}，各个集合内的两两时间间隔均为0；

S5、飞行器轨迹冲突消解，即通过调整飞行器出动时间并同时考虑飞行器之间的时间协同要求，通过启发率、调节因子及解空间压缩改进随机搜索过程，得到优化的飞行器出动时间方案，具体为：

S51、定义优化目标：T _max=minmax{T _i },i∈I，为全部飞行器出动完毕所需要消耗的时间；

S52、设置启发率和调节因子；

所述启发率ε的取值范围为(0,1)，调节因子ω的取值范围为(1,10)；

具体到本实施例，启发率取ε=0.8，调节因子ω=2；

S53、得到飞行器的出动时间，具体为：生成随机数ε’∈(0,1)，若ε’≥ε，[0, t _{i_latest} ]间均匀分布的随机数作为飞行器出动时间T _i ； 若ε’<ε则遍历所有包括飞行器i的冲突(i,j,k,k’,D _ij ,△T _ij )∈J _t ，若△T _ij >0， 则令

，

否则令

遍历所有协同集合s=s1,s2,…；若i∈s，则根据协同关系设置s中所有飞行器的出动时间，并从I中剔除s中的元素，即后续遍历中不再生成这些飞行器的出动时间；

S54、根据S3飞行器轨迹是否交叉分析飞行器出动时间是否存在冲突，若存在冲突则放弃本飞行器出动时间方案；若不冲突，则记录此本飞行器出动时间方案，进行解空间压缩并计算总出动时间，具体为：即令t _{i_latest} =t _{i_latest} -△t；并计算总出动时间T _max，若未到达迭代次数n，则跳至S52；

具体实施时，最大迭代次数n=1000；

S55、对比所有可行的飞行器出动时间方案，选择总出动时间T _max最小的方案为优化的飞行器出动时间方案；

S6、判断经过前述S5得到的优化的飞行器出动时间方案是否满足约束条件，若仍无法满足约束条件，则此协同轨迹规划方案无效，跳至S1重新进行协同轨迹规划，否则结束本方法；

所述约束条件为S31中的出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束。

通过具体实施，表明所述启发式协同多飞行器快速轨迹交叉分析与冲突消解方法，能够在冲突消解过程中充分考虑飞行器之间的协同关系；减少了冲突消解时间，提升了冲突消解速度，同时提升冲突消解效率；并实现对出动时间的联合优化；本方法具有良好的扩展性，可推广应用于其他时序规划问题中；在冲突消解后保持多飞行器之间的协同关系；减少了冲突消解时间；提升了冲突消解速度。

以上所述为本发明的较佳实施例而已，本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。

Claims (8)

1.一种启发式协同多飞行器的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、根据协同作战条件，规划多飞行器的协同轨迹，得到协同轨迹规划结果；

S2、根据S1规划的协同轨迹结果，计算每一个飞行器的飞行轨迹，即按照一定时间间隔输出的飞行器位置数据；

S3、分析飞行器轨迹是否交叉，按照先空间分析、再时间分析的顺序，判断轨迹是否交叉，包括建立多飞行器轨迹交叉数学模型、分析是否存在空间轨迹交叉、分析是否存在时空轨迹交叉；

所述建立多飞行器轨迹交叉数学模型，包括优化变量和约束条件；

所述约束条件包括出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束；

S4、依据飞行器具有的时间协同要求，建立具有协同关系的飞行器集合；

所述飞行器具有的时间协同要求包括同时出动和同时到达两类且两者均能通过同一协同集合内飞行器的固定的出动时间差表征；

S5、通过调整飞行器出动时间并同时考虑飞行器之间的时间协同要求，通过启发率、调节因子及解空间压缩改进随机搜索过程，得到优化的飞行器出动时间方案，具体为：

S51、定义优化目标为全部飞行器出动完毕所需要消耗的时间；

S52、设置启发率和调节因子，遍历所有协同集合中的飞行器，得到飞行器的出动时间，具体为：若当前飞行器i在此协同集合s中，即满足i∈s，则根据协同关系设置s中所有飞行器的出动时间，并从飞行器编号集合中剔除s中的元素，即后续遍历中不再生成这些飞行器的出动时间；

S53、根据S3飞行器轨迹是否交叉分析飞行器出动时间是否存在冲突，若存在冲突则放弃本飞行器出动时间方案；若不冲突，则记录此本飞行器出动时间方案，进行解空间压缩并计算总出动时间；

S54、对比所有可行的飞行器出动时间方案，选择总出动时间T _max最小的方案为优化的飞行器出动时间方案；

S6、判断经过前述S5得到的优化的飞行器出动时间方案是否满足约束条件，若仍无法满足出动时间窗口约束和轨迹不交叉约束，则此协同轨迹规划方案无效，跳至S1重新进行协同轨迹规划，否则结束本方法。

2.根据权利要求1所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：S1中的协同作战条件为：同一集群同时到达或同一集群同时出动。

3.根据权利要求2所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：S3中所述优化变量记为C，如式(1)所示：

C=(T ₁ ,T ₂ ,…, T _i ,…) , i∈I (1)

其中，T _min=minS _i , i∈I，T _i =S _i -T _min；I表示飞行器编号集合，i表示某一飞行器编号，minS _i 基于飞行器i求最小值，S _i 为各飞行器原始出动时刻，T _min为各飞行器原始出动时刻最小值以用于归零化处理，T _i 为各飞行器归零化出动时刻。

4.根据权利要求3所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：S3中出动时间窗口约束：为每个飞行器的出动时间必须满足飞行器出动时间窗口的要求，即出动时间必须在最早允许开始和最晚允许开始时间区间内。

5.根据权利要求4所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：S3中轨迹不交叉约束，即任何两个飞行器的最近距离不小于设定的两个飞行器的最近允许距离。

6.根据权利要求5所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：所述S4中建立具有协同关系的飞行器集合，具体为：对于同时出动则两两之间的时间差均为0；对于同时到达则两两之间时间差为某一定值，该值为两两飞行时间之差；且各个集合内的两两时间间隔均为0。

7.根据权利要求6所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：所述S52中启发率的取值范围ε∈(0,1)，调节因子ω∈(1,10)。

8.根据权利要求7所述的轨迹交叉分析及冲突消解方法，其特征在于：S53中进行解空间压缩并计算总出动时间，具体为：即令t _{i_latest} =t _{i_latest} -△t；并计算总出动时间T _max，若未到达迭代次数n，则跳至S52；

其中，t _{i_latest} 为最晚允许开始时间，△t表示时间离散间隔。

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