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    多約束條件下戰(zhàn)斗機三維路徑規(guī)劃問題

    2024-01-18 00:00:00楊平肖兵陳新唐璐琪

    關(guān)鍵詞:路徑規(guī)劃;多約束條件;粒子群優(yōu)化算法;聚合適應(yīng)度函數(shù);威脅源;極限曲率矩陣

    中圖分類號:N37 文獻標志碼:A DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2024.12.30

    0引言

    隨著智能研究在軍事領(lǐng)域的不斷深化,戰(zhàn)斗機的路徑規(guī)劃問題得到世界各國軍事領(lǐng)域的廣泛關(guān)注[13]。主要的路徑規(guī)劃算法大致可分為4 類:基于多項式的數(shù)學(xué)優(yōu)化算法、基于幾何模型的搜索算法(快速擴展隨機數(shù)、模擬退火算法[45]、A等)、基于生物智能的算法(粒子群優(yōu)化(particleswarmoptimization,PSO)算法、蟻群算法、細菌覓食算法、遺傳算法等)和人工勢場法[67]。除此之外,還有基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃方法[89],這些方法可以更加智能化和靈活化地規(guī)劃路徑,提高路徑規(guī)劃的效率和準確性。

    真實場景中,路徑規(guī)劃會受到多種限制因素的影響,包括地形碰撞約束、油耗約束、多種雷達威脅約束、載機最小轉(zhuǎn)彎半徑等??紤]如何根據(jù)任務(wù)要求,從起點到達指定區(qū)域,規(guī)劃一條更為優(yōu)質(zhì)的任務(wù)路徑是具有實際意義的。在約束條件較少時,大部分算法都能給出最優(yōu)路徑。然而,計算能耗、任務(wù)用時以及實際路徑的轉(zhuǎn)彎半徑等方面需要結(jié)合路徑各點的空間坐標與飛行速度進行考慮。PSO算法對于空間坐標具有良好感知能力,且具有參數(shù)少、收斂速度快、實現(xiàn)簡單等優(yōu)點。因此,在解決三維路徑規(guī)劃問題下的多約束條件時,PSO算法具有其獨特的優(yōu)勢。

    由于多種約束條件對路徑的影響存在差異,因此尋找最佳路徑是一個多目標非確定性問題,

    例如,Moktader 等人[10] 提出一種動態(tài)鄰域PSO(dynamicneighborhood-PSO,n-PSO)算法,在三維環(huán)境中進行仿真并與廣泛使用的PSO 進行比較,該算法初始粒子更具多樣性,有助于提升路徑質(zhì)量,并提出路徑規(guī)劃算法的時間成本分析。Abhishek等人[11]提出和諧搜索法、PSO 與遺傳算法集合的混合算法。付興武等人[12]提出一種結(jié)合天牛須搜索(beetleantennaesearch,BAS)算法的改進PSO,有效地避免了一些缺點。在能耗問題方面,董校成等人[13]改進PSO 算法實現(xiàn)了水下無人航行器(underwaterunmannedaerialvehicle,UUA)的能耗與任務(wù)時間的平衡。Garrido等人[14]提出快速行進方程(fastmarchingsquare,FM2)方法來適應(yīng)戰(zhàn)斗機的機動性能需求。De-Lima 等人[15]針對無人集群在三角形隊形情況下的路徑規(guī)劃問題,提出一種路徑規(guī)劃數(shù)學(xué)建模方法,并基于PSO、差分進化等算法的仿真驗證了該數(shù)學(xué)模型的可行性。Shao等人[16]提出一種基于粒子群的多約束條件下的路徑規(guī)劃方法,有效克服了一些其他算法的缺點。

    在學(xué)術(shù)研究和實踐應(yīng)用中,路徑規(guī)劃仍然存在一些亟待解決的問題。首先,當前大多數(shù)路徑規(guī)劃所采用的數(shù)字地圖模型相對簡單,無法充分反映雷達威脅源與實際情況之間的差異,因此給出的模型適用性并不強;其次,多約束條件下的路徑規(guī)劃是一個復(fù)雜的多目標優(yōu)化問題,其中避障、路徑長度、任務(wù)時間、能耗等目標之間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系,需要建立更為合理的方法來處理這個問題;最后,在載機最小轉(zhuǎn)彎半徑與能耗的確定上,當前的規(guī)劃方案沒有考慮飛行速度和高度的影響。

    針對以上問題,本文提出一種基于PSO 算法的全局路徑規(guī)劃方法。該方法首先構(gòu)建更為真實和準確的數(shù)字地圖模型,同時將防御型雷達和地空導(dǎo)彈模型綜合到地形碰撞約束中,以提高路徑規(guī)劃的適用性;其次,根據(jù)F-16CM型戰(zhàn)機的性能參數(shù),構(gòu)建瞬時油耗插值矩陣及路徑極限曲率插值矩陣,并將其作為相應(yīng)的能耗與最小轉(zhuǎn)彎半徑約束條件;然后,以距離關(guān)鍵威脅源歐式距離之和作為威脅源約束構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)。最后,將各約束條件的適應(yīng)度函數(shù)進行統(tǒng)一,并引入適當?shù)募s束條件權(quán)重調(diào)整策略來得到多目標聚合適應(yīng)度函數(shù),以迭代出最優(yōu)路徑及任務(wù)油耗、任務(wù)完成時間、最佳飛行速度等數(shù)據(jù)。通過充分利用PSO 算法在空間坐標方面的優(yōu)化能力,本方法能夠為實現(xiàn)更為真實和合理的優(yōu)化路徑提供可靠的支持。

    1航跡規(guī)劃約束條件

    為保證能夠得到更優(yōu)質(zhì)的任務(wù)路徑,需要同時考慮飛行器自身性能、地形、威脅源分布、任務(wù)時間等約束條件。因此,需要將上述約束條件模型化。

    1.2威脅源約束模型

    戰(zhàn)斗機受到的威脅通??煞譃閮深悾活愂莵碜苑揽諏?dǎo)彈的威脅,另一類是布設(shè)在海拔位置較高處的防御型雷達(包括警戒雷達、火控雷達)威脅。因此,需要對兩類威脅源進行合理的避讓。

    1.2.1地空導(dǎo)彈威脅源約束

    構(gòu)建防空導(dǎo)彈威脅模型的過程,主要基于導(dǎo)彈在不同高度和速度下的有效射程以及戰(zhàn)場地形環(huán)境。地形對導(dǎo)彈發(fā)射和控制都有很大的影響,例如在平原、山區(qū)等不同地形中部署、控制和指揮都會存在著相應(yīng)的不同情況。因此,在選擇具體的部署位置時需要綜合考慮地形等多種因素,尋找相對平穩(wěn)且視野較好的區(qū)域進行布設(shè)。防空導(dǎo)彈打擊范圍可近似為一個半球體,球的半徑為導(dǎo)彈的有效射程。本文選用隨機生成的數(shù)字地圖,并通過手動添加球心點坐標來構(gòu)建防空導(dǎo)彈威脅模型。為了使試驗結(jié)果更加真實可靠,選擇相距較遠山峰的中間地帶作為點的位置,同時保證該區(qū)域地形較為平緩,示意圖如圖2所示。

    如表3所示,在山峰數(shù)量為10的前提下,迭代收斂次數(shù)隨著山頂雷達數(shù)量的增加而增加,但適應(yīng)度值與山頂雷達數(shù)量并沒有明顯的線性關(guān)系,僅與隨機出現(xiàn)的山峰和雷達的空間位置有關(guān)。程序運行時間與迭代收斂次數(shù)之間也沒有明顯的線性關(guān)系,但與適應(yīng)度值呈負相關(guān)。相同數(shù)量的山頂雷達存在位置差異較大的情況,可能導(dǎo)致不同迭代收斂次數(shù)。

    4結(jié)束語

    本文針對戰(zhàn)斗機的三維路徑規(guī)劃問題,提出一種基于PSO算法的全局路徑規(guī)劃方法,該方法考慮了多種約束條件。參考F-16CM 型戰(zhàn)機的性能參數(shù),構(gòu)建戰(zhàn)機的能耗模型、任務(wù)用時模型、山峰、威脅源等障礙物的模型,以及檢驗生成路徑可飛性的極限曲率矩陣。將路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個具有多個約束條件的優(yōu)化問題,并重新定義聚合適應(yīng)度函數(shù),在PSO群算法中考慮這些約束條件。

    根據(jù)不同約束條件采用不同權(quán)重分配方案來優(yōu)化路徑規(guī)劃質(zhì)量,并通過實驗結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),路徑規(guī)劃質(zhì)量與聚合適應(yīng)度函數(shù)中各約束條件子函數(shù)及其權(quán)重分配密切相關(guān)。還進行了隨機地圖模型和不同威脅源數(shù)量的仿真實驗,并取得良好的實驗效果。這表明本文所提出的路徑規(guī)劃方法具有普適性和實際應(yīng)用價值,能夠滿足實際任務(wù)需求并保證生成路徑的真實可飛行性。

    未來可以在以下方面對路徑規(guī)劃方法進行改進:① 目前的路徑規(guī)劃方法主要處理靜態(tài)環(huán)境下的問題,未來應(yīng)將其擴展至動態(tài)環(huán)境,考慮飛機與其他運動物體的交互影響,以實現(xiàn)更智能的路徑規(guī)劃;② 可以研究將機器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于路徑規(guī)劃中,通過學(xué)習(xí)大量歷史路徑數(shù)據(jù)和飛行經(jīng)驗,提升路徑規(guī)劃算法的智能性和適應(yīng)性;③ 進一步與實際飛行環(huán)境進行結(jié)合,借助虛擬仿真技術(shù),通過真實飛行數(shù)據(jù)驗證路徑規(guī)劃算法的可行性和有效性。

    作者簡介

    楊平(1985—),男,工程師,博士研究生,主要研究方向為機載空地制導(dǎo)武器的數(shù)據(jù)挖掘與實際應(yīng)用。肖 兵(1966—),女,教授,博士,主要研究方向為復(fù)雜系統(tǒng)分析與評估。

    陳 新(1982—),男,教授,博士,主要研究方向為云計算智能博弈、協(xié)同智能處理。

    唐璐琪(1987—),男,工程師,主要研究方向為機載武器實際應(yīng)用與管理。

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