基于人工智能的無人機(jī)航路設(shè)計的淺用*

萬業(yè)軍 李偉兵

(1.武漢軍械士官學(xué)校 武漢 430208)(2.陸軍軍官學(xué)院 合肥 230031)

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基于人工智能的無人機(jī)航路設(shè)計的淺用*

萬業(yè)軍1李偉兵2

(1.武漢軍械士官學(xué)校 武漢 430208)(2.陸軍軍官學(xué)院 合肥 230031)

論文在蟻群算法實現(xiàn)人工智能優(yōu)化的基礎(chǔ)上,建立了基于最短路徑的風(fēng)險規(guī)避模型。利用數(shù)學(xué)幾何原理對初步方案再優(yōu)化,得到滿足決策者風(fēng)險要求的最優(yōu)飛行方案。基于Matlab軟件實現(xiàn)了對模型模擬仿真,其計算機(jī)模擬計算過程也顯示了良好的風(fēng)險規(guī)避效果。

人工智能; 蟻群算法; 航路設(shè)計; 無人機(jī)

Class Number V279

1 引言

武器無人化的發(fā)展趨勢成為各國軍事力量的一個重要特征,而無人機(jī)(UAV)作為武器無人化的杰出代表在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中的作用越來越突出[1]。實現(xiàn)無人機(jī)自主飛行的關(guān)鍵問題是無人機(jī)的航路設(shè)計[2],這個過程中要考慮偵察任務(wù)要求、威脅分布、飛行器性能、燃料限制等因素,因此航路設(shè)計很大程度上是在滿足任務(wù)要求的基礎(chǔ)上,綜合考慮飛行器性能,并規(guī)避敵方威脅,找尋最短偵察路徑的過程。而在偵察任務(wù)量比較大的情況下,一般的優(yōu)化方法不能滿足復(fù)雜的模型求解需要,這時通常用人工智能優(yōu)化方法替代,而蟻群算法是最常用的智能算法之一[3～7]。為了尋找無人機(jī)對所有偵察點實現(xiàn)偵察的最優(yōu)或次優(yōu)的飛行路線,本文在蟻群算法實現(xiàn)對航路人工智能優(yōu)化的基礎(chǔ)上,考慮敵方威脅分布,提出了基于最短路徑的規(guī)避風(fēng)險算法,提高了航路的安全性。

2 基于蟻群算法最優(yōu)模型的建立

無人機(jī)在申領(lǐng)偵察任務(wù)包括偵察點數(shù)量和地理位置后,假設(shè)航路優(yōu)化設(shè)計的目標(biāo)是巡航距離最短,則可利用人工智能的蟻群算法[6,8]來獲得無敵方威脅時的無人機(jī)最優(yōu)航路。

設(shè)bi(t)表示t時段位于偵察點i的螞蟻數(shù)目,τij(t)為t時段路徑(i,j)上的信息量,n表示偵察點的數(shù)量,即該航路設(shè)計的規(guī)模,m為螞蟻的總數(shù)目,則有

偵察點的集合記為C,設(shè)Γ為t時刻集合C中兩兩偵察點路徑上殘留的信息素量集合,則有

Γ={τij(t)|ci,cj?C}

在初始時刻各條路徑上的信息素量相等均為P,則τij(0)=P,而基本蟻群算法的尋優(yōu)是通過有向圖g(C,Γ)來實現(xiàn)的,目的是找尋出長度最短的Hamilton圈。

因螞蟻k不能重復(fù)經(jīng)過同一偵察點,因此有必要建立一個禁忌表tabuk(k=1,2,…,m)來記錄螞蟻k走過的偵察點,禁忌表隨著時間做動態(tài)調(diào)整。

建立螞蟻k由i偵察點轉(zhuǎn)移到j(luò)偵察點的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率如下

上式中α為信息啟發(fā)式因子,表示路徑的相對重要性,是對所積累的信息素影響作用的一個加權(quán)值;β為期望啟發(fā)式因子,表示能見度的相對重要性;ηij(t)為啟發(fā)函數(shù),其表達(dá)式為

在一個循環(huán)結(jié)束后,需對殘留信息進(jìn)行更新處理,故對于t+n時刻給定如下信息量處理規(guī)則

上式中Q表示螞蟻攜帶信息素的量,其值的大小影響算法的收斂速度;Lk表示第k只螞蟻在本次循環(huán)中所走路徑的總長度。

3 基于最短路徑的風(fēng)險規(guī)避模型的建立

假設(shè)無人機(jī)在巡航空域存在來自敵方的威脅,本文以若干敵方導(dǎo)彈分隊為例,設(shè)其有效攻擊空域為圓面,圓心為O,坐標(biāo)已知,半徑為R,兩個毗鄰的偵察點為A,B,坐標(biāo)已知,首先要判斷導(dǎo)彈分隊是否對無人機(jī)帶來實際威脅,而后針對實際威脅進(jìn)行風(fēng)險規(guī)避。

引理 如圖1所示,若AB為圓O的割線,若從A點不經(jīng)過圓面部分到B點,此時最短的路徑為

對照圖1的幾何圖形,引理的正確性是顯而易見的。

圖1 毗鄰偵察點、敵方導(dǎo)彈分隊示意圖

引入?yún)?shù)a,b,c,可得到圓O的割線AB和圓心O到AB的中垂線OL的兩點式方程和通用方程,分別設(shè)為

AB:ax+by+c=0;OL:a(y-yo)-b(x-xo)=0

根據(jù)已知條件可得方程分別為

通過解方程組可得L點的坐標(biāo)

根據(jù)點到直線的距離定理,對于直線來言,圓心O的坐標(biāo)(xo,yo)到直線的最短距離為

根據(jù)待定系數(shù)法求出對應(yīng)的三個未知數(shù)a,b,c,略去求解過程可得到三個未知數(shù)a,b,c的值分別為

因此可計算出點(xo,yo)距直線的最短距離L,而敵方威脅的個數(shù)可根據(jù)L與R的關(guān)系來判斷,用0,1來表征實際威脅,因此判斷實際威脅的方法如下

圖2 切點坐標(biāo)算法示意圖

線段AQA,QBB的長度的計算方法采用兩點間的距離公式直接求解,這要求知道兩個切點的坐標(biāo),這是本文求解的一個非常重要的環(huán)節(jié),具體實施方法,如圖2所示。

根據(jù)三角函數(shù)和反三角函數(shù)的知識對兩種情況下的切點坐標(biāo)進(jìn)行求解,兩個切點的表達(dá)式分別為

4 程序?qū)崿F(xiàn)與模擬仿真

本文給出一個航路設(shè)計的實例,設(shè)無人機(jī)起飛點坐標(biāo)為(0,0),并把它作為航路設(shè)計的第一個偵察點,任務(wù)偵察點、威脅圓心的經(jīng)緯度如表1所示。

表1 經(jīng)緯度表

假設(shè)地球為球形,則球的表面距離公式為

l=(Re+H)×arccos(sinN1sinN2

+cosN1cosN2cos(E2-E1))

其中Re為地球半徑,取Re=6400km,H為某型無人機(jī)巡航高度,取H=10km,N1,N2為兩點的緯度,E1,E2為兩點的經(jīng)度。

4.1 基于蟻群算法最優(yōu)模型的模擬

采用Matlab計算軟件[9],基于蟻群算法最優(yōu)模型的求解采用基本蟻群算法[5,8,10]的實現(xiàn)步驟如下:

step1:參數(shù)的初始化。時間t=0,循環(huán)次數(shù)NC,最大循環(huán)次數(shù)NCmax,初始化信息素量P,初始時刻Δτij(0)=0,螞蟻數(shù)量m,目標(biāo)點數(shù)n;

step2:循環(huán)次數(shù)Nc隨著循環(huán)發(fā)生而自增:Nc=Nc+1;

step3:初始禁忌表索引號k=1;

step4:螞蟻的編號隨循環(huán)而自增k=k+1;

師：孩子們，知道五月份的第二個星期日是什么節(jié)日嗎？（生：母親節(jié)）我給我的媽媽送了兩份禮物。（出示課件：包包326元 絲巾235元）

step5:根據(jù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率公式計算的概率決定螞蟻個體選擇的目標(biāo)點j;

step6:將第j個偵察點添加到禁忌表中;

step7:判斷集合C中偵察點是否遍歷完全,即判斷k

step8:根據(jù)本文第一部分的信息素更新公式更新每條路徑上的信息量。

step9:查看循環(huán)次數(shù)是否滿足條件Nc≥NCmax,若是,則結(jié)束程序并輸出計算結(jié)果,否則清空禁忌表并跳轉(zhuǎn)到step2。(結(jié)果見圖3,黑色圓為敵威脅區(qū)域)

圖3 基于蟻群算法最優(yōu)模型的航路

4.2 基于最短路徑的規(guī)避風(fēng)險算法的模擬

基于最短路徑的風(fēng)險規(guī)避模型的求解步驟如下:

step1:規(guī)避運算參數(shù)的初始化。最優(yōu)路徑Shortest_Route,每段規(guī)避排除的最小距離best_distance,導(dǎo)彈火力半徑R,每段路徑多出的距離bonus;

step2:對兩兩偵察點之間的路徑進(jìn)行判斷,觀察是否存在威脅的影響,若威脅圓心到路徑的距離小于R,且其垂點在路徑上,則有影響,反之,危險點到路徑的距離大于等于R,無影響;

step3:有影響時,規(guī)避風(fēng)險,按照給出的最短路徑結(jié)論處理,獲得新的最小路徑,并獲得最小距離best_distance,減去兩偵察點的距離得到每段路徑多出的距離bonus;

step4:無影響時,不作處理,依照原路徑;

step5:循環(huán)完畢時,風(fēng)險規(guī)避完畢,威脅得到排除,畫出規(guī)避后的最優(yōu)航跡仿真圖;

step6:輸出新的最短路徑距離New_Shortest_Length,其值的得到途徑為:把sum(bonus)+Shortest_Length即得到。(結(jié)果見圖4,圓兩個切點間的一部分弧線作為航路使用)

圖4 基于最短路徑的規(guī)避風(fēng)險模型的航路

5 結(jié)語

本文在蟻群算法智能優(yōu)化的基礎(chǔ)上,建立了基于最短路徑的風(fēng)險規(guī)避模型,得到了滿足決策者風(fēng)險要求的最優(yōu)飛行方案,并進(jìn)行了模擬仿真,顯示了良好的規(guī)避風(fēng)險效果,在整體上,滿足了無人機(jī)航路安全、高效,經(jīng)濟(jì)的要求。

本文的威脅區(qū)域為導(dǎo)彈分隊,實際上,天氣帶來的風(fēng)云雨霧區(qū)域也是無人機(jī)飛行的威脅,且此時的區(qū)域不再是規(guī)則的圓面,更不規(guī)則的區(qū)域的情況下,最優(yōu)的航路也是存在的,求解方法的困難也會提升不少,這也是本文下一步的研究方向。

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Application of Artificial Intelligence Method in Unmanned Aerial Vehicle’s Route Design

WAN Yejun1LI Weibing2

(1.Petty Officer Academy of Armament,Wuhan 430208)(2.Army Officer Academy,Hefei 230031)

Based on the artificial intelligent optimization of the ant colony algorithm,an avoid risk model based on the shortest path algorithm is established.Mathematical geometry principle is used let preliminary scheme have second optimization.At last,a optimal flight plan which can satisfy given risk demand is obtained.And based on the Matlab software,Matlab code realizes the writer’s thinking design,and its computer simulation and calculation process also has received the good effect.

artificial intelligence,ant colony algorithm,flight route design,UAV

2014年8月3日,

2014年9月27日基金項目:武器裝備軍內(nèi)科研項目基金(編號:012043)資助。

萬業(yè)軍,男,助理工程師,研究方向:無人機(jī)指揮控制。李偉兵,男,碩士研究生,助理工程師,研究方向:優(yōu)化理論與方法。

V279

10.3969/j.issn1672-9730.2015.02.018