无人机航路规划信息检索报告(终)

1、信息检索报告 题目：无人机协同航路规划 英文：Coordinated Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)一、分析研究课题无人机航路规划是为了完成战术任务而做的计划,一般包括无人机的初始位置选取、任务目标的选择、飞行航路的确定、开始执行任务的时间地点、以及一些针对具体任务要考虑的问题,如是单机还是编队完成任务、有无支援力量、是否需要多批次执行等等。多机协同通常是多架无人机组成的团队进行联合作战的时候，每架无人机自己进行战术决策，并作为编队的一分子与编队成员协同达到高水平任务指标。除了要能自动规避威胁和障碍物外，还要避开团队中其他无人机

2、以免发生碰撞，满足团队的其他要求。整个团队的航迹规划目标是在使团队代价最小的前提下，满足每架无人机威胁规避、不可飞区、燃料限制、团队要求（例如时间）、力学约束等条件，安全地飞到目标。下面通过信息检索工具，查找无人机协同航路规划面临的主要问题和现今研究的关键技术等，达到收集了解无人机协同航路规划知识的目的。二、数据库或检索工具的选择根据可提要求以及检索工具收录文献源的情况，本题选用了下列检索数据库。（1） 中文文献信息数据库。中国知网中的期刊网、中国期刊网优秀博硕士学位论文全文数据库、维普中文期刊数据库、中国学位论文全文数据库、中国学术会议全文数据库、万方数字化期刊数据。（2） 外文文献信息数据

3、库。EI数据库 SCI数据库 Springer LINK数据库。（3） 专利文献信息数据库。国家知识产权局网站、美国专利商标局网站、欧洲专利局。（4） 标准文献信息数据库。中国知网标准数据库、万方标准数据库。三、确定检索式 1)检索点：篇名 2)检索词：无人机、协同、航路规划 。 3)构建检索式无人机*航路规划 协同。四、检索结果4.1、中文文献信息检索4.1.1 中国期刊网 进入河南工业大学图书馆中文数据库中国期刊篇名数据库检索关键词：无人机；航路规划；协同；得到26条记录，摘录其中相关的两篇。a. 案例一【作者】 叶媛媛； 闵春平； 【Author】 YE Yuan-yuan1,MIN C

4、hun-ping2 (1.Airforces Equipment Academy,Beijing 100085,China;2.Second Artillery Equipment Academy,Beijing 100085,China)【机构】 空军装备研究院； 第二炮兵装备研究院 北京100085； 北京100085； 【摘要】 面向多无人机协同作战的航路设计问题,提出了一种较新颖的多无人机协同航路规划共同进化方法。将航路映射到进化计算个体建立了基于共同进化计算的航路规划问题模型,以此为基础重点讨论了个体适应度设计等关键问题。以SEAD任务为想定,对多无人机协同航路规划共同进化方法进行了

5、仿真。仿真结果表明该方法能够快速为多无人机找到协同航路,能够综合考虑无人机航路的燃油、安全、避碰以及任务协同等指标,可以解决多无人机协同执行任务的航路设计问题,且具有较好的收敛性和线性时间性。 更多还原【关键词】 无人机； 航路规划； 共同进化计算； 协同；刊名： 计算机仿真 主办： 中国航天科工集团公司第十七研究所周期： 月刊 出版地：北京市语种： 中文; 开本： 大16开ISSN： 1006-9348 CN： 11-3724/TP复合影响因子：0.716 综合影响因子：0.483 起始页数是3739+149b. 案例二【作者】 柳长安； 王和平； 李为吉； 【Author】 Liu Cha

6、ngan, Wang Heping, Li Weiji (College of Aeronautics, Northwestern Polytechnical University, Xian 710072)【机构】 西北工业大学航空学院； 西北工业大学航空学院 陕西西安710072； 陕西西安710072； 陕西西安710072； 【摘要】 在空中进攻战役计划制订时应充分考虑敌方目标的有关因素及其周围防御力量的水平 ,合理选择进攻目标、确定攻击航路以及分配恰当的突击力量于突击目标。针对这一问题提出了目标分配及航路选择的优化模型 ,并改进了遗传算法的编码方式。在此基础上采用遗传算法对基于目标分

7、配的无人机协同作战任务进行了仿真检验 ,确定了各无人机的攻击目标及相应的回避威胁的协同航路。通过该方法可以有效地提高无人机的协同作战效能。 更多还原【关键词】 无人机(UAV)； 协同航路规划； 遗传算法(GA)；刊名：西北工业大学学报 Journal of Northwestern Polytechnical University主办：西北工业大学 周期：双月 出版地：陕西省西安市语种：中文; 开本： 大16开 ISSN： 1000-2758CN： 61-1070/T 复合影响因子：0.517 综合影响因子： 0.2914.1.2 中国期刊网优秀博硕学位论文全文数据库进入河南工业大学图书馆中

8、文数据库中国期刊优秀博硕学位论文全文数据库检索关键词：无人机；航路规划；协同得到2条记录，摘录相关的一篇。 【作者】 杨力； 【导师】 李秀娟； 【作者基本信息】 南京航空航天大学， 控制理论与控制工程， 2009， 硕士【摘要】 无人机航路规划是任务规划系统的核心研究内容之一,是实现无人机自主飞行的一项关键技术。本论文针对无人机的不同任务需求,围绕无人机航路规划方法进行以下几个方面的研究。首先,确定无人机航路规划的研究内容包括规划空间环境建模、约束条件、任务要求和规划算法。根据无人机定高飞行,建立了合适的环境模型。根据无人机的各项约束条件以及航路规划目标,确定本文采用的规划方法。其次,将遗传

9、算法的思想与具体的航路规划问题相结合,通过采用一种变长实值基因编码方式和特定的进化算子,将无人机的约束条件融合于算法中,使生成的航路能够满足实际的飞行要求。通过优化设计评价函数,使算法能根据不同的任务需求规划出满足生存概率和突防概率等不同作战效能的飞行航路。然后,在基于进化计算的航路规划方法基础上,运用聚类算法和小生境的思想,将航路个体按空间分布进行聚类,将航路种群划分为不同的子种群进化,运用分散求解的思想,通过协同变量和协同函数,将复杂的协同问题分解为多个小的优化问题,实现了多架无人机航路协同规划。最后,研究实现了具有导向性的连接型快速搜索随机树,加快算法的收敛速度,使算法路径搜索具有更强的

10、目标性。使用高效的k-d tre. 更多【关键词】 无人机； 航路规划； 遗传算法；协同； RRT算法；4.1.3 维普数据库进入河南工业大学图书馆中文数据库维普中文期刊数据库检索关键词：无人机；航路规划；协同；得到10条记录，摘录其中相关的两篇。a. 案例一不确定环境下的多无人机协同搜索航路规划Cooperative Search and Path Planning of Multi-unmanned Air Vehicles in Uncertain Environment t作者：吴文超 黄长强 宋磊 唐上钦 白壬潮 Author：WU Wen-chao,HUANG Chang-qian

11、g,SONG Lei,TANG Shang-qin,BAI Ren-chao作者单位：空军工程大学工程学院。陕西西安710038期 刊：兵工学报 Journal：Acta Armamentarii年，卷(期)：2009, 8(5)分类号:V448.2著者标引关键词:飞行器控制、导航技术 多无人机 协同搜索 航路规划 文章编号：1000-1093（2011）11-1337-06基金项目：国家高技术发展计划（2009AAJ205）b. 案例二基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键技术研究Research on Some Key Techniques of UAV Path Planning Ba

12、sed on Intelligent Optimization Algorithm作者：胡中华学科专业：测试计量技术及仪器授予学位： 博士学位授予单位：南京航空航天大学导师姓名：赵敏学位年度： 2011分类号：V249.1关键词：无人机 航迹规划 静态规划 突发威胁 智能算法 协同 4.2 外文文献信息检索4.2.1 Engineering village 进入河南工业大学图书馆外文数据库Engineeringquick searchtitle：Coordinated Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles得到记录10篇，摘录其中相关的一篇。 Pat

13、h planning for multiple unmanned aerial vehicles using genetic algorithmsLi, Howard1 ; Fu, Yi1 ; Elgazzar, Khalid1 ; Paull, Liam1 Source: Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, p 1129-1132, 2009, 2009 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE '09; ISS

14、N: 08407789; ISBN-13: 9781424435081; DOI: 10.1109/CCECE.2009.5090303; Article number: 5090303; Conference: 2009 Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering, CCECE '09, May 3, 2009 - May 6, 2009; Publisher: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Author affiliation:1

15、 Department of Electrical and Computer Engineering, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada Abstract: In the future, autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) need to work in teams to share information and coordinate activities. The private sector and government agencies have i

16、mplemented UAVs for home-land security, reconnaissance, surveillance, data collection, urban planning, and geometrics engineering. Significant research is in progress to support the decision-making process for a Multi-Agent System (MAS) consisting of multiple UAVs. This paper investigates fundamenta

17、l issues in path planning for multiple UAVs. MASs with multiple UAVs are typical distributed systems. We propose to use genetic algorithms to plan multiple paths for multiple UAVs. Simulation technologies have become important to the development of aerospace vehicles. In this research, we verify the

18、 proposed path planning approach using Mat-lab. Simulation results demonstrate that the proposed approach is able to plan multiple paths for UAVs successfully. ©2009 IEEE.(11 refs)Main heading: Multi agent systems Controlled terms: Aerospace vehicles - Genetic algorithms - Remotely operated veh

19、icles - Unmanned aerial vehicles (UAV) - Urban planning Uncontrolled terms: Autonomous unmanned aerial vehicles - Data collection - Decision making process - Distributed systems - Geometrics engineering - Government agencies - Multiple UAVs - Multiple-path - Path planning - Private sectors - Simulat

20、ion result - Simulation technologies - UAVs Classification Code: 921 Mathematics - 731.5 Robotics - 723.5 Computer Applications - 723 Computer Software, Data Handling and Applications - 655.1 Spacecraft, General - 652.1 Aircraft, General - 403.1 Urban Planning and DevelopmentDatabase: Compendex4.2.2

21、 SCI数据库进入河南工业大学图书馆外文数据库SCI数据库 searcharticle title: Coordinated Path Planning of Unmanned Aerial Vehicles得到结果6条，摘录其中一篇。UAV Path Planning for Structure Inspection in Windy Environments Author(s): Guerrero, JA (Guerrero, Jose Alfredo) 1 ; Bestaoui, Y (Bestaoui, Yasmina) 1 Source: JOURNAL OF INTELLIGENT

22、 & ROBOTIC SYSTEMS Volume: 69 Issue: 1-4 Special Issue: SI Pages: 297-311 DOI: 10.1007/s10846-012-9778-2 Part: 1 Published: JAN 2013 Times Cited: 0 (from Web of Science) Cited References: 20 view related records Citation Map Abstract: In this paper, we consider the structure inspection problem u

23、sing a miniature unmanned aerial vehicle (UAV). The influence of the wind on the UAV behavior and onboard energy limitations are important parameters that must be taken into account in the structure inspection problem. To tackle these problems, we derive three methods to inspect a structure. First,

24、we develop a Zermelo-Traveling Salesman Problem (TSP) method to compute the optimal route to inspect a simple virtual structure. Second, we derive a method that combines meshing techniques with the Zermelo-TSP method. In this approach, the inspection coordinates for the interest points are obtained

25、automatically by means of a meshing algorithm, then, the Zermelo-TSP method is used to compute the time-optimal route to inspect all the interest points in minimal time. Finally, we derive a method for structure inspection based on the Zermelo-Vehicle Routing Problem (VRP). These methods have been v

26、alidated in a simulated environment. Accession Number: WOS:000312583500025 Document Type: Article Language: English Author Keywords: Path planning; Zermelo navigation; Traveling salesman problem; Vehicle routing problem Reprint Address: Guerrero, JA (reprint author) Univ Evry Val dEssonne, Lab IBISC

27、, Evry, France. Publisher: SPRINGER, VAN GODEWIJCKSTRAAT 30, 3311 GZ DORDRECHT, NETHERLANDS Web of Science Categories: Computer Science, Artificial Intelligence; Robotics Research Areas: Computer Science; Robotics IDS Number: 057SE ISSN: 0921-0296 4.3 专利信息检索进入河南工业大学图书馆中文数据库中国知网专利数据库检索名称无人机协同航路规划关键词：

28、无人机；航路规划；协同。得到条12记录，摘录其中相关的两篇。检索结果a案例一.【申请号】 CN201210143927.1 【申请日】 2012-05-10 【公开号】 CN102759357A 【公开日】 2012-10-31 【申请人】 西北工业大学 【地址】 710072 陕西省西安市友谊西路127号 【发明人】 符小卫;李建;高晓光;李波 【专利代理机构】 西北工业大学专利中心 61204 【代理人】 顾潮琪 【国省代码】 61 【摘要】 本发明公开了一种通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法,首先设置无人机数据、障碍数据和目标点数据,生成数字地图；然后执行同时到达约束,得到各无人机的

29、飞行速度；执行通信延迟约束,得到无人机间距范围；执行A*算法,得到各无人机下一步航路；判断是否满足避撞约束和通信距离限制,最终判断是否到达目标点。本发明能够使多无人机在通信延迟下,从不同地点起飞,同时到达同一目标点,途中能够规避障碍,避免无人机间的碰撞,同时能够保持无人机间的通信。 【主权项】 一种通信延迟下多无人机协同实时航路规划方法,其特征在于包括下述步骤：本方法执行的时间步长为t,初始时间步长为t0,参与航路规划的无人机类型相同,无人机均飞行在相同高度,无人机的速度变化范围为v(vmin,vmax),无人机间的最小安全距离为dmin,最大通信限制距离为dmax,执行通信延迟后,无人机间最

30、小距离为dmin,最大距离为dmax；步骤1：设置无人机数据、障碍数据和目标点数据,生成数字地图；无人机数据包括：无人机数量n,无人机初始位置坐标(xi,yi),i1,2,n；障碍数据包括：障碍数量m,障碍圆中心坐标(xj,yj),半径rj,j=1,2,m；目标点数据包括：目标点位置坐标(x,y)；步骤2：执行同时到达约束,得到各无人机的飞行速度vi,vi(vmin,vmax),包括以下步骤：1)使用A*算法规划出各无人机在时间步长t下到目标点的最短路径；2)计算v(vmin,vmax),每条路径对应的飞行时间集Sti,i1,2,n；3)判断St1,St2,St3,是否有交集,若没有交集,进入

31、步骤4),若有交集,进入步骤5)；4)改变时间步长,在t基础上增加t0,转到步骤1)；5)取St1,St2,St3,交集中使得J最小的t作为协同变量,t是无人机从初始点到目标点的飞行时间；其中为多无人机协同的代价函数,Ji是第i架无人机的飞行路径代价,xi是它的飞行路径,vi是它的飞行速度；6)取协同变量t对应的v为每架无人机的飞行速度；步骤3：执行通信延迟约束,得到相邻两无人机间距范围dmin=dmin+(v1+v2)td,dmax=dmax?(v1+v2)td,其中v1,v2是相邻两无人机的速度,td是通信延迟时间；步骤4：执行A*算法,得到各无人机下一步航路步骤5：计算 d 【页数】 1

32、2 【主分类号】 G01C21/20 【专利分类号】 G01C21/20b案例二.【申请号】 CN201010187959.2 【申请日】 2010-06-01 【公开号】 CN102269593A 【公开日】 2011-12-07 【申请人】 北京航空航天大学 【地址】 100191 北京市海淀区学院路37号 【发明人】 董卓宁;陈宗基;周锐;李卫琪 【国省代码】 11【摘要】 为解决基于虚拟力航路规划方法出现的局部极小问题,并实现规划过程中实时的自适应规划参数设置,本发明采用基于模糊虚拟力(FVF)的无人机航路规划方法,其采用贝叶斯网络和模糊逻辑推理相结合进行实时的自适应规划参数设置,并提

33、出威胁合并法解决虚拟力法的局部极小问题。本发明的基于模糊虚拟力的无人机航路规划方法包含以下步骤：1)设置无人机航路规划的初始条件,包括规划起始点、目标点、威胁分布及属性；2)设置无人机航路规划的迭代步长；3)设置规划参数,从而确定虚拟斥力系数与虚拟引力系数之间的关系；4)进行航路规划；5)判断是否进入局部极小,若是,则进行威胁合并,若否,则继续进行航路规划直至目标点。 【主权项】 一种基于模糊虚拟力的无人机航路规划方法,其特征在于包含以下步骤：1)设置无人机航路规划的初始条件,包括规划起始点、目标点、威胁分布及属性；2)设置无人机航路规划的迭代步长；3)设置规划参数k,从而确定虚拟斥力系数与虚

34、拟引力系数之间的关系,其中,kGR/GA,GA表示虚拟引力系数,GR表示虚拟斥力系数；4)进行航路规划,航路规划坐标变化量x和y为：其中,FAx和FAy分别表示虚拟引力在x轴和y轴的投影,RA是当前点和目标点间的距离,A是当前点与目标点连线和x轴的夹角；FRx和FRy分别表示虚拟斥力在x轴和y轴的投影,RR是当前点和威胁间的距离,r0是常量可设置为威胁的半径,R是当前点与威胁连线和x轴的夹角；为航路规划的迭代步长,且(FAx+FRx)2+(FAy+FRy)2?1/2；5)判断是否进入局部极小,若是,则进行威胁合并,若否,则继续进行航路规划直至目标点。【页数】 14 【主分类号】 G01C21/

35、24 【专利分类号】G01C21/24外文专利一篇：【申请号】 JP2008042958 【申请日】 2008-2-25 【公开号】 JP2008308154 【公开日】 2008-12-25 【申请人】 HONEYWELL INTERNATL INC 【发明人】 TEHAN MATTHEW ; HURSIG DAVID 【分类号】 B64D45/00 【优先权】 2007 753017 20070524 US 【摘要】 To provide methods and systems for planning, managing, and executing the flight path of

36、 an unmanned aerial vehicle. ! The methods and the systems are designed to reduce the likelihood that the UAV will be detected by determining a flight path based on the proximity of the UAV to a point of interest and the visual, acoustic, and infrared signatures of the UAV relative to a point of int

37、erest. Additionally, the methods and the systems enable a UAV operator to compare a recommend flight path and an altered flight path based on how the altered flight path changes the proximity of the UAV to a point of interest, and changes the visual, acoustic, and infrared signatures of the UAV rela

38、tive to a point of interest. ! (C)2009,JPO&INPIT 4.4 标准信息检索进入河南工业大学图书馆中文数据库中国知网标准数据库检索名称无人机关键词：无人机得到条4记录，摘录其中相关的一篇。检索结果是： 【英文标准名称】 Basic requirements of unmanned air vehicle aerial survey safe operation 【原文标准名称】 无人机航摄安全作业基本要求 【标准号】 CH/Z 3001-2010 【标准状态】 现行 【国别】 中国 【发布日期】 2010-08-24 【实施或试行日期】 2010-10-01 【发布单位】 行业标准-测绘(CN-CH) 【