吕明海
- 作品数：5 被引量：38H指数：2
- 供职机构：空军工程大学航空航天工程学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于机载威胁消解能力的无人机航迹规划
- 在无人机执行突防任务过程中，采用Voronoi图算法生成的航迹所具备的安全性往往得不到保障，对此，提出从以下两个方面提高无人机飞行的安全性：一是优化航迹规划算法的性能指标函数，将风险概率评估从每一小段航路扩展到整个航迹规...
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- 关键词：无人机航迹规划VORONOI图安全性
- 城市环境背景下多无人机快速任务规划算法被引量：2
- 2014年
- 伴随着城市化进程的迅速发展,无论在作战中还是民用,都对无人机自主协同能力提出了新的要求。以城市环境为背景,以无人机任务规划为研究对象,针对目前无人机任务规划算法普遍较为复杂、实时性较差的问题,提出一种新颖的任务规划算法。首先对城市中的建筑物建立简单的数学模型,针对模型的特点使用了改进通视图法计算出所有最短路径,然后使用背包算法完成任务分配。仿真结果表明该算法规划准确,满足实时性要求。
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- 关键词：多无人机背包算法城市环境
- 基于Laguerre图的自优化A-Star无人机航路规划算法被引量：24
- 2015年
- 为了降低无人机航路规划的运算量,减少规划时间,确保算法对于任意形状威胁区域和地形的适应性以及所规划航路的准确性,提出了一种新颖的LA-Star算法用于无人机航路规划。首先把威胁区域和禁飞区域简化为圆形,利用Laguerre图算法进行航路预规划,在此基础上简化二次规划空间的范围,之后恢复威胁区域和禁飞区域的真实形状,在简化后的规划空间内使用改进A-Star算法实施二次航路规划,最后对生成的航路进行自优化处理。仿真结果证明了LA-Star算法满足航路规划的实时性和准确性要求。
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- 关键词：无人机航路规划A-STAR算法
- 基于改进微分进化的无人机编队重构安全控制被引量：1
- 2014年
- 无人机编队在环境或任务发生变化时,需要进行编队重构。在对无人机编队重构安全控制问题进行分析的基础上,采用分布式模型预测控制(DMPC)的思想,将重构问题转化为一系列在线优化问题。结合安全性约束条件建立其重构代价函数,提出一种基于改进微分进化的分布式模型预测控制算法(DE-DMPC)求解每个时域内的代价函数优化问题。通过仿真证明,该算法能够实现编队重构安全控制,且较标准微分进化算法性能更好。
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- 关键词：无人机编队重构安全控制模型预测控制微分进化
- 基于DE-DMPC的UAV编队重构防碰撞控制被引量：12
- 2014年
- 当战场环境发生变化时,无人驾驶飞机(unmanned aerial vehicle,UAV)编队只有进行编队重构,才能保证编队的生存能力。在重构过程中碰撞问题严重威胁UAV安全应着重考虑。通过对UAV编队重构防碰撞问题进行分析,提出采用分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)的方法,将编队重构问题转化为滚动在线优化问题。结合碰撞约束建立重构代价函数,针对代价函数求解复杂的问题,提出采用改进微分进化(differential evolution,DE)算法求解代价函数,并对算法的收敛性进行了分析。仿真实验表明,所提出的算法能够有效实现编队重构防碰撞控制,同时其代价更小、寻优能力更强。
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- 关键词：编队重构微分进化AERIAL
