● 摘要
与载人飞机相比，无人机(Unmanned Aerial Vehicles, UAV)没有人员伤亡风险、性价比较高，如今它已经逐渐成为了国内外媒体争相关注的焦点，无论是军用还是民用均具有很大的应用前景。在线航路规划能力是无人机具有自主性的重要标志，随着无人机研究和使用的兴起，无人机应用范围的扩大，使得航路规划的内容逐渐丰富，这也对航路规划技术提出了许多新的要求。本文针对二维复杂地形环境下无人机跟踪运动目标和躲避动态威胁的问题开展研究，提出了有效的在线航路规划方法，并由流体力学角度出发，进一步提出了基于流体计算的无人机三维航路规划方法以及航路综合评价方法，规划的航路和评价结果能够取得令人满意的效果。本文主要工作包括：1. 在复杂地形环境中，针对无人机跟踪运动目标的情况，结合自回归预测提出了基于无人机滚动窗口与改进流函数法的混合航路规划方法。利用自回归预测为航路规划提供运动目标的预测位置，之后根据无人机约束，设计了三角形滚动窗口，并且改进了滚动窗口的启发方向使航路能够跟踪运动目标。在滚动窗口内采用流函数方法，改进了流函数法的穿越问题和停滞点问题，并进行了航路后处理。这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划问题，能够减小规划算法的时间和空间复杂度，同时跟踪运动目标，并且航路相对平滑。2. 在跟踪运动目标的航路规划方法基础上，针对复杂环境中存在动态威胁的情况，提出了粗-精分层切换的航路规划方法。根据威胁和无人机的相对运动关系，给出了威胁距离判断依据。在无人机距离威胁较近时，将自回归预测结果作为Kalman预测初始值，采用Kalman方法提高预测精度，并切换基于滚动时域的变步长窗口进行航路规划。该方法能够完成未来战场态势推演与航路回溯，同时包含威胁信息的启发式函数能够提高航路搜索效率。仿真结果表明，在存在动态威胁的复杂环境中，该方法能够完成无人机在线规划任务。最后搭建了复杂地形环境下无人机航路规划分布式仿真系统，并在此平台上验证算法有效性和视景显示。3. 对于复杂地形环境下的三维航路规划问题，借鉴自然界流水避石原理，提出了基于流体计算的无人机三维解析航路规划方法。首先分析了理想流体特性并阐述了方法的基本思想，之后推导了球心位于坐标原点时，圆球障碍三维绕流问题解析解。通过旋转平移矩阵与流线数据处理的方法生成了任意位置多障碍同时存在时的流线，其中数据处理方法根据障碍间距的不同分成了多种情况进行了讨论，进而给出了障碍间距的半经验计算公式。最后根据无人机最大爬升高度约束，最大爬升角约束与最大水平转弯角约束从流线中筛选出可飞航路。另一方面采用改进的蚁群算法进行了复杂地形环境下的三维航路规划，通过仿真对比与讨论，验证了理论分析的内容及方法的可行性与优势。结果表明，该方法能够避免人工势场法的局部极小，航路相对光滑，并且具有流体绕流意义下的最优性。4. 在该三维解析航路规划方法的基础上，提出了基于流体计算的三维数值航路规划方法，同时对解析法航路有效性进行验证和对比。首先对适合无人机三维数值航路规划的流体模型进行了分析，之后根据航路规划要求和特点，给出了适合三维数值法求解航路的网格划分方法、边界条件设定和数值计算方法。通过数值模拟获得三维航路的过程采用了Gambit前置处理，Fluent流体计算，Tecplot后置处理与Matlab仿真分析。通过与解析法航路的对比，数值法的计算域是整个规划地形，并且适合多种不规则障碍，从而存在着航路的最优性。5. 对于航路评价与优选的问题，设计了四种子目标函数：航路长度、安全避障距离、纵向机动次数与横侧向机动次数用以表征航路特点。根据对评级过程的分析和评级结果需求，提出基于泛化的模糊竞争神经网(G-FCNN)用以对可飞航路进行综合评价达到航路优选的目的。G-FCNN在人工神经网的基础上兼具模糊推理与竞争学习的功能，将专家对典型航路的评价结果作为样本进行训练。仿真结果表明经训练后其具备一定的专家经验，评价结果优于能量评价方法。