歐陽志宏, 李修和

(電子工程學(xué)院, 合肥 230037)

基于任務(wù)區(qū)分的無人機(jī)航路規(guī)劃方法*

歐陽志宏, 李修和

(電子工程學(xué)院, 合肥 230037)

軍用無人機(jī)飛行航路必須基于作戰(zhàn)任務(wù)規(guī)劃,在任務(wù)完成和飛行安全之間體現(xiàn)不同側(cè)重。文中將無人機(jī)航路規(guī)劃問題區(qū)分為固定航路規(guī)劃和突防航路規(guī)劃,闡明了各自的規(guī)劃要點(diǎn),提出的基于任務(wù)完成度的固定航路規(guī)劃方法和基于改進(jìn)蟻群算法的突防航路規(guī)劃方法,能夠滿足無人機(jī)不同作戰(zhàn)任務(wù)需求。通過算法仿真和作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)踐,證明了文中方法的合理性和實(shí)用性。

無人機(jī);任務(wù)區(qū)分;固定航路規(guī)劃;突防航路規(guī)劃

0 引言

現(xiàn)代戰(zhàn)爭中,無人機(jī)承擔(dān)著情報偵察、戰(zhàn)場監(jiān)視、支援干擾、伴隨防護(hù)、火力打擊等多重作戰(zhàn)任務(wù),是常規(guī)作戰(zhàn)手段的有力補(bǔ)充。無人機(jī)航路規(guī)劃就是要在充分掌握地形和敵情的前提下,依據(jù)具體任務(wù)明確飛行約束條件,尋找從初始點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)并且滿足某種性能指標(biāo)最優(yōu)的運(yùn)動軌跡。現(xiàn)有的航路規(guī)劃方法[1-2]大多聚焦于如何回避威脅,確保飛行安全,卻忽略了作戰(zhàn)任務(wù)對航路類型和規(guī)劃結(jié)果的影響。

然而,軍用無人機(jī)大多有其具體作戰(zhàn)使命,航路規(guī)劃必須針對作戰(zhàn)任務(wù)有所區(qū)分,體現(xiàn)不同側(cè)重。文中以電子對抗無人機(jī)為例,針對不同作戰(zhàn)任務(wù)特點(diǎn),將航路規(guī)劃問題區(qū)分為固定航路規(guī)劃和突防航路規(guī)劃,充分分析了兩類問題的規(guī)劃要點(diǎn),并進(jìn)一步提出了基于任務(wù)完成度的固定航路規(guī)劃方法,以及基于改進(jìn)蟻群算法的突防航路規(guī)劃方法,滿足國內(nèi)現(xiàn)有軍用無人機(jī)裝備作戰(zhàn)任務(wù)需求。

1 航路規(guī)劃的任務(wù)區(qū)分

軍用無人機(jī)規(guī)劃的航路應(yīng)是在無人機(jī)回避地形和火力威脅以實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場生存的前提下,充分發(fā)揮飛機(jī)性能的要求,確保最大限度地完成作戰(zhàn)任務(wù),某些情況下甚至需要犧牲一定的安全性考慮。所以,依據(jù)無人機(jī)不同的作戰(zhàn)任務(wù)和使命,航路規(guī)劃可區(qū)分為固定航路規(guī)劃和突防航路規(guī)劃[3-4]。

以電子對抗無人機(jī)為例,其典型作戰(zhàn)任務(wù)為遠(yuǎn)距偵察和支援干擾、抵近偵察和伴隨防護(hù)兩類。固定航路規(guī)劃主要滿足無人機(jī)完成遠(yuǎn)距偵察和支援干擾任務(wù),任務(wù)范圍一般在敵威脅范圍以外,戰(zhàn)斗分界線以內(nèi)。航路規(guī)劃一般在地面準(zhǔn)備階段實(shí)施,通過搜集的任務(wù)區(qū)域地形情況和敵方威脅信息,運(yùn)用數(shù)字地圖對各威脅點(diǎn)和周圍區(qū)域的危險程度進(jìn)行量化處理,然后按飛機(jī)性能指標(biāo)、基本航路類型和預(yù)定規(guī)則進(jìn)行全局航路規(guī)劃并對無人機(jī)裝載航路點(diǎn)。無人機(jī)起飛后通常不改變預(yù)定航路[5]。

突防航路規(guī)劃主要滿足無人機(jī)完成抵近偵察和伴隨防護(hù)任務(wù)。可分為兩個層次:第一層為整體航線規(guī)劃,第二層為航跡的動態(tài)優(yōu)化。在確知敵部分固定威脅的情況下,由任務(wù)設(shè)備在地面準(zhǔn)備階段預(yù)先規(guī)劃整體最優(yōu)路徑,無人機(jī)起飛后按此參考航路飛行以執(zhí)行抵近偵察或掩護(hù)攻擊機(jī)群執(zhí)行伴隨干擾任務(wù);當(dāng)遭遇敵高炮、導(dǎo)彈等機(jī)動性和突然性火力威脅時,無人機(jī)應(yīng)根據(jù)環(huán)境變化實(shí)時修正參考航線,動態(tài)的生成最優(yōu)航跡并沿著最優(yōu)航跡飛行以規(guī)避威脅。

2 規(guī)劃要點(diǎn)分析

針對固定與突防兩類航路規(guī)劃問題,無人機(jī)航路規(guī)劃的要點(diǎn)分別體現(xiàn)在任務(wù)完成度和飛行安全度上。

任務(wù)完成度是固定航路規(guī)劃的首要考慮因素,可用任務(wù)時長來衡量。也就是說,無人機(jī)沿固定航路飛行,要求其到達(dá)任務(wù)區(qū)域后,最大限度地延長任務(wù)執(zhí)行時間,如偵察時長或干擾時長?？紤]的約束條件主要是武器性能、任務(wù)約束、飛行性能等。

以某型電子對抗無人機(jī)為例,其武器性能約束體現(xiàn)在偵察干擾天線不具備360°旋轉(zhuǎn)能力,兩組天線安裝在機(jī)翼兩側(cè),因此只有在單側(cè)天線對準(zhǔn)目標(biāo)時才能實(shí)施偵察和干擾[7]。任務(wù)約束體現(xiàn)在無人機(jī)應(yīng)滿足任務(wù)范圍要求且飛行不超出任務(wù)范圍,也就是說,在不確知目標(biāo)位置的情況下,盡量覆蓋任務(wù)范圍飛行,做到無盲區(qū);而又不超出任務(wù)范圍,以實(shí)現(xiàn)燃油的節(jié)約使用。實(shí)踐證明,飛機(jī)進(jìn)入航路任務(wù)段后,航路邊緣與任務(wù)區(qū)域邊界相切效果最佳。

綜上所述,針對上述某型無人機(jī)規(guī)劃的環(huán)形跑道航路如圖1所示。

無人機(jī)在航路直線段飛行時執(zhí)行偵察和干擾任務(wù),考慮勻速飛行,任務(wù)時長約為:

T=n·2L/v

(1)

式中:L為航路直線段長度;v為速度。

飛行安全度[6]是突防航路規(guī)劃的首要考慮因素,可用飛行區(qū)域與威脅區(qū)域的重合面積來衡量。突防過程的威脅主要來自地形起伏威脅和敵方固定與機(jī)動威脅。一方面要考慮地形起伏因素,確保離地高度,躲避危險地形和惡劣天氣等;另一方面要盡量回避敵方雷達(dá)探測,脫離敵方地面固定防空武器和機(jī)動火力打擊范圍。將地形威脅和敵方打擊威脅分別以區(qū)域QD和QH表示,無人機(jī)應(yīng)能夠繞過威脅區(qū)域飛行,如圖2所示。

飛行區(qū)域?yàn)镼F,飛行安全度的最高要求是:

QD∪QH∩QF=?

(2)

3 航路規(guī)劃方法

3.1 固定航路規(guī)劃方法

文中以環(huán)形跑道航路這種最常見的航路規(guī)劃為例,在考慮敵固定威脅的前提下,提出基于任務(wù)完成度的固定航路規(guī)劃方法,通過逼近、前伸、回退3個步驟,探索最優(yōu)航路。航路搜索流程如圖3所示。

具體搜索過程如下:

1)為滿足任務(wù)完成度要求,無人機(jī)以下式為約束盡可能前伸其航路,即最優(yōu)航路搜索時D逐步增大,則可同時滿足直線段最大任務(wù)時長。

(3)

式中:S為飛行n圈的總航程;D為起飛段長度;R可設(shè)為最小轉(zhuǎn)彎半徑。

2)D增大到航路與戰(zhàn)斗分界線相切,即達(dá)到最大的前伸,超過分界線就有可能遭受探測和打擊威脅,以此形成航路S1。

建立二維直角坐標(biāo)系,設(shè)戰(zhàn)斗分界線在與航路的交點(diǎn)(x1,y1)處形成的切線與水平方向夾角為θ,如圖4所示。

滿足:

(4)

交點(diǎn)滿足戰(zhàn)斗分界線曲線條件即可計算得出航路基本參數(shù)。

Z=f(x1,y1)

(5)

3)計算當(dāng)前剩余的燃油,并進(jìn)一步增加D,以式(3)為約束保證相同的飛行圈數(shù)n,直至剩余的燃油減至最低,形成航路S2。顯然,S2部分處于敵威力范圍,反映出犧牲安全性去追求更大的任務(wù)時長。

4)相反地,返回步驟2),以式(3)為約束逐步減小D直至飛行圈數(shù)變?yōu)閚+1,形成航路S3。航路S3較S1和S2多一圈,任務(wù)時間有更長的可能性。

5)綜合比較航路S1、S2和S3,其中S1具有良好的前伸性和最佳的安全性;S2具有最佳的前伸性和較S1更好的任務(wù)完成度,但存在一定威脅;S3有最佳的安全性,但前伸性較弱。最后,進(jìn)行任務(wù)完成度決策,由人工根據(jù)戰(zhàn)場情況和任務(wù)需求選擇最優(yōu)航路。

3.2 突防航路規(guī)劃方法

突防航路規(guī)劃的計算量和實(shí)時性問題是規(guī)劃的要點(diǎn)。文中依據(jù)典型突防航路規(guī)劃思路,提出了基于改進(jìn)蟻群算法的航路規(guī)劃方法,將目標(biāo)點(diǎn)及其周圍點(diǎn)對蟻群的末端誘惑引入信息素更新,使得算法在結(jié)果準(zhǔn)確性和收斂速度上均有所提升。航路搜索基本流程如圖5所示。

具體搜索過程如下:

1)初始化

初始化主要針對蟻群和信息素進(jìn)行。蟻群初始化包括起點(diǎn)和終點(diǎn)、移動規(guī)則、蟻群規(guī)模m、信息啟發(fā)式因子α、期望啟發(fā)式因子β等。信息素初始化包括初始信息素Q、揮發(fā)程度系數(shù)ε和信息素修正權(quán)值e等。蟻群移動限定螞蟻在柵格地圖中位于節(jié)點(diǎn)(i,j)的可搜索范圍為節(jié)點(diǎn)(i+1,j+1)、節(jié)點(diǎn)(i+1,j)和節(jié)點(diǎn)(i+1,j-1),如圖6所示。

2)引入目標(biāo)誘惑

以往的蟻群算法蟻群在第一次搜索航路時僅考慮固定威脅,無其它任何先驗(yàn)信息,航路具有很大的隨機(jī)性,導(dǎo)致能夠走到目標(biāo)點(diǎn)的螞蟻數(shù)量很少,從而后續(xù)完成全部搜索形成穩(wěn)定的最優(yōu)航路所需時間較長。

然而,螞蟻在接近目標(biāo)點(diǎn)時,可通過多維感官感受到附近存在對其有吸引力的目標(biāo),且越接近吸引力越強(qiáng)。也就是說,目標(biāo)點(diǎn)對螞蟻存在誘惑性,反映在算法中可以對目標(biāo)點(diǎn)及其臨近點(diǎn)增加信息素在路徑的末端誘使螞蟻以更大的概率走向目標(biāo)點(diǎn)。

設(shè)全局信息素矩陣為I,則引入目標(biāo)誘惑后的I*更新為

I*=I+IY

(6)

目標(biāo)誘惑引入的信息素IY是一種固有信息素,不會消逝也不會增加,對每一群搜索螞蟻的吸引力相同。

3)啟動搜索,獲取最優(yōu)解

蟻群自起點(diǎn)按移動規(guī)則和沿途信息素強(qiáng)弱開始路徑搜索,首先根據(jù)各條路徑上的信息量及路徑的啟發(fā)信息來計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。轉(zhuǎn)移概率的計算公式為:

(7)

式中:xs為當(dāng)前時刻螞蟻所在節(jié)點(diǎn);xe為螞蟻下一時刻要前往的節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)符合移動規(guī)則。τ(xs,xe)表示節(jié)點(diǎn)xs到節(jié)點(diǎn)xe的信息素強(qiáng)度,一般可將其等效于節(jié)點(diǎn)xe的信息素強(qiáng)度,無法前往的點(diǎn)或威脅點(diǎn)信息素為0;η(xs,xe)表示節(jié)點(diǎn)xs到節(jié)點(diǎn)xe的可見性,是節(jié)點(diǎn)間移動的代價或油耗的倒數(shù),表達(dá)式如下:

(8)

螞蟻從結(jié)點(diǎn)(i,j)移動至節(jié)點(diǎn)(i+1,j+1)、節(jié)點(diǎn)(i+1,j)和節(jié)點(diǎn)(i+1,j-1)的概率分別為p1、p2和p3,顯然滿足:

p1+p2+p3=1

(9)

然后,根據(jù)計算的轉(zhuǎn)移概率采取賭輪法隨機(jī)選取下一個節(jié)點(diǎn)。按此方法進(jìn)行搜索,直至柵格地圖終點(diǎn)。一次搜索過程,m只螞蟻中,部分螞蟻能夠到達(dá)指定目標(biāo)點(diǎn),另一部分偏離目標(biāo)點(diǎn),而又有部分中途遇到威脅終結(jié)生命。

比較每只螞蟻所經(jīng)過路徑的航路代價,可以得到這次搜索過程中的最優(yōu)航路,稱之為局部最優(yōu)航路。將局部最優(yōu)航路的航路代價與之前的全局最優(yōu)航路的航路代價作比較,若本次搜索得到的局部最優(yōu)航路的航路代價小于全局最優(yōu)航路的航路代價,則將本次局部最優(yōu)航路作為全局最優(yōu)航路;否則,全局最優(yōu)航路不變。

4)信息素更新

引入的目標(biāo)誘惑不屬于信息素更新的范疇,所以信息素更新前應(yīng)去除目標(biāo)點(diǎn)及其周圍點(diǎn)增加的信息素。信息素矩陣的第一次更新I1為:

I1=I*-IY

(10)

然后以固定揮發(fā)量、局部最優(yōu)路徑增量和全局最優(yōu)路徑增量的方式,更新各單元信息素。設(shè)ε為揮發(fā)系數(shù),ei、ea和Ii、Iq分別為局部最優(yōu)路徑和全局最優(yōu)路徑的信息素修正權(quán)值和修正量。信息素矩陣的第二次更新I2為:

I2=(1-ε)I1+ejIj+eqIq

(11)

最后為下一次搜索再次加入固定的目標(biāo)誘惑信息素。信息素矩陣的第三次更新I3為:

I3=I2+IY

(12)

5)形成全局最優(yōu)航路

重復(fù)步驟2)～步驟4),進(jìn)行多輪次搜索,更新全局最優(yōu)解。直至完成全部搜索,形成全局最優(yōu)航路。

4 仿真實(shí)例與系統(tǒng)運(yùn)用

4.1 仿真實(shí)例

為驗(yàn)證文中基于改進(jìn)蟻群算法的航路規(guī)劃方法較以往方法具有更好的準(zhǔn)確性和收斂速度,設(shè)置仿真場景:蟻群規(guī)模m為20只,ε為0.5,ei、ea為1.5和1.8,α、β為1.0和1.1,起點(diǎn)A和終點(diǎn)B分別位于(1,9)和(16,9),在柵格地圖中,設(shè)置若干威脅點(diǎn)。某次搜索的3只螞蟻行走情況如圖7所示。

對蟻群執(zhí)行5輪、10輪、20輪搜索分別進(jìn)行500次蒙特卡洛仿真,對比以往算法和文中改進(jìn)蟻群算法的航路搜索結(jié)果,搜索成功次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 航路搜索成功次數(shù)對照表

針對蟻群執(zhí)行20輪搜索進(jìn)行的500次蒙特卡洛仿真,形成最優(yōu)航路所需搜索輪數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 最優(yōu)航路形成平均搜索輪數(shù)對照表

顯然,基于改進(jìn)蟻群算法的航路規(guī)劃方法在搜索成功率和速率上優(yōu)于以往蟻群航路規(guī)劃方法,尤其是在較少的搜索次數(shù)上能夠以較大概率快速獲取全局最優(yōu)航路,在實(shí)時性上滿足實(shí)戰(zhàn)中突防航路規(guī)劃要求。

4.2 系統(tǒng)運(yùn)用

文中的航路規(guī)劃方法已經(jīng)成功應(yīng)用于電子對抗無人機(jī)仿真模型嵌入陸軍某電子對抗裝備仿真系統(tǒng)供部隊使用。設(shè)計的航路規(guī)劃模塊及其交互關(guān)系概要如圖8所示。

系統(tǒng)以正北方向?yàn)?°,設(shè)定無人機(jī)任務(wù)范圍為(0°,350°),戰(zhàn)斗分界線為斜45°不規(guī)則曲線,無人機(jī)飛行速度為130 km/h,飛行高度4 000 m,起飛點(diǎn)與戰(zhàn)斗分界線垂直距離75 km。規(guī)劃的逼近、前伸、回退3種航路的基本參數(shù)如表3所示。

表3 航路搜索結(jié)果對照表

可見,前伸航路的偵察干擾任務(wù)執(zhí)行時間最長,人工選擇前伸航路S2,如圖9所示。

6 結(jié)束語

文中基于無人機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)將航路規(guī)劃問題區(qū)分為固定航路規(guī)劃和突防航路規(guī)劃,分別提出了具體的航路規(guī)劃方法,并通過作戰(zhàn)仿真應(yīng)用對方法進(jìn)行了驗(yàn)證。航路規(guī)劃系統(tǒng)的發(fā)展方向是具備面對不確定環(huán)境的實(shí)時自適應(yīng)航路規(guī)劃能力,單一的規(guī)劃方法顯然難以滿足需求,分層、分段、分區(qū)域的多種規(guī)劃方法的融合,既有大范圍的離線規(guī)劃,又有小范圍的在線修正,是下一步的研究重點(diǎn)。

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MethodsofRoutePlanningofUAVBasedonTaskDifferentiationOU

YANG Zhihong, LI Xiuhe

(Electronic Engineering Institute, Hefei 230037, China)

Operational task should been the basic factor on planning the UAV route, in order to presenting the dissimilar considerations between task accomplishment and safety. In this paper, the route planning problem were divided into fixed route planning and penetration route planning, and the points between the two were clarified. Then the planning methods were designed both, such as fixed route planning method based on task accomplishment degree, and penetration route planning method based on improved ant colony algorithm, which could satisfy the representative task requirements of UAV. Finally, the simulation results and the applications in operation simulation system showed that the route planning methods in this paper had both rationality and practicality.

UAV; task differentiation; fixed route planning; penetration route planning

V249.1

A

2016-04-16

武器裝備重點(diǎn)預(yù)研基金;安徽省自然科學(xué)基金(1308085QF105)資助

歐陽志宏(1983-),男,河南確山人,講師,碩士,研究方向:電子對抗作戰(zhàn)仿真、復(fù)雜電磁環(huán)境構(gòu)建。