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2022年6月29日上午，中国科学院重点部署项目“无人机低空公共航路规划与仿真验证系统”(简称ARPS系统)结题验收会在中科院地理科学与资源研究所召开，该项目顺利通过结题验收。樊邦奎院士、民航局空管行业管理办公室许浩主任、中科院重大任务局光电空天处肖伟刚等专家、领导和项目团队主要技术骨干成员40余人参加了此次会议。
2021年4月21日下午，中国科学院重点部署项目“无人机低空公共航路规划与仿真验证系统”(简称ARPS系统)中期评估会在中科院地理科学与资源研究所顺利召开。中科院项目管理中心主任宋书林、西北工业大学无人机所所长王俊彪、中国民航局无人机工作领导小组总协调人杨非、北京航空航天大学航空法律和标准研究所所长刘浩、中国民航科学技术研究院民航运行技术研究所所长陈新锋等领导专家出席会议。中科院地理科学与资源研究...
狭水道条件下舰艇航路规划方法研究
动态规划 航路设计 舰船航路
2020/4/24
针对传统的舰船航路选择难以满足精准化和快速性要求问题，基于网格化海区二维结构空间，建立了舰船通过水道航路规划模型，给出了基于动态规划算法的优化航路实现方法。
元胞蚁群算法的城市楼宇间无人机航路规划
元胞蚁群算法 航路罚函数 航路规划 城市环境
2018/2/8
近年来，城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入“元胞”定义飞行区间,对“数字元胞地图”以及“航路罚函数”进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。
竞争量子进化算法的巡航导弹航路规划与重规划方法
竞争量子进化算法 搜索竖线
2018/3/6
针对巡航导弹航路规划问题，提出了一种竞争量子进化算法（CQEA），算法通过双方向进化及自适应变异避免其陷入局部最优解。同时，鉴于航路重规划对实时性的高度要求，借助最小威胁曲面及搜索竖线将三维搜索空间降到一维，并引入功能区域簇初始化思想来保证初始种群皆为非劣个体，从问题的几何本质上提升航路重规划效率。最后利用CQEA算法进行了航路规划与重规划仿真实验，结果表明，与PAQEA相比，CQEA搜索效率更高...
基于伪并行遗传算法的无人飞行器航路规划
自适应伪并行遗传算法 无人飞行器 航路规划 低空突防
2015/9/15
针对无人飞行器在低空突防航路规划问题中存在的计算过于复杂和难以收敛等问题，本文在基本遗传算法的基础上提出应用自适应伪并行遗传算法求解航路规划问题。使用该方算法能够有效增强全局搜索能力，提高收敛速度。由该算法得到的航路，严格经过飞行器的起始点和目标点，而且满足到达目标点进入角的战术要求，能够有效提高飞行器的任务生存率和作战效能。
基于蚁群算法的无人机航路规划辅助决策研究
无人机 航路规划 辅助决策 蚁群算法
2015/11/5
分析了影响无人机航路规划的几种因素，研究了目标价值权重和威胁源威胁系数两个制约因素对航路规划的影响，并重点建立了地形与威胁源模型以及决策模型。利用蚁群算法进行了仿真，得到了航路规划图以及最优路径长度两个评判标准。仿真结果显示在同时存在多个不同价值的目标以及多个威胁源的情况下，各目标的价值权重和威胁系数将会对航路产生综合影响，需要决策者根据无人机的任务意图在飞行安全和任务效果之间进行取舍和平衡，从而...
提出了一种飞机平台空舰导弹协同航迹规划的方法并构建了航迹规划模型；把方向协同问题转化为限定航路点问题，把时间协同问题转化为航路代价指标；并通过遗传算法求解，仿真结果表明该方法有效；求得航路符合实战需求。
基于微分进化-蚁群优化算法的潜航器航路规划
航路规划 蚁群算法 微分进化 潜航器
2015/11/2
航路规划是包括新型巡航鱼雷和诱饵、远程布雷系统等潜航器完成指定任务的关键技术之一；为了解决蚁群优化算法在航路规划时存在的容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，引入了微分进化原理，对蚁群优化算法进行了改进，提出了微分进化-蚁群优化混合算法；该算法将微分进化的随机偏差扰动产生新个体的思想融入到蚁群优化算法中，对蚁群算法的信息素进行优化；最后以潜航器航路规划问题为实例，对改进后的混合算法进行了仿真研究；结...
基于元胞蚂蚁算法的防空靶机航路规划研究
元胞蚂蚁算法 防空靶机 飞行航路
2016/9/29
防空靶机飞行航路设计是实现靶机有效控制，确保高效完成供靶任务的保障。通过对靶机三维航路规划 模型进行分析，给出了元胞蚂蚁算法的航路规划模型的求解方法及算法实现的具体流程，并分别应用蚁群算法和元 胞蚂蚁算法进行仿真实验。结果表明：元胞蚂蚁算法克服了蚁群算法收敛速度慢、陷于局部最小值的缺陷，可得到 较优的航路。
基于改进量子进化算法的巡航导弹航路规划方法
运筹学 巡航导弹 航路规划 改进量子进化算法
2015/4/3
针对巡航导弹作战区域广阔、航路规划效率低的问题，提出了基于改进量子进化算法(IQEA)的巡航导弹航路规划方法。首先分析并确定巡航导弹航路规划空间，建立航路评价的代价指标；针对实数编码量子进化算法容易早熟、陷入局部最优的缺点，引入染色体的概率表达特性，使得每条染色体均能以一定概率表达优化问题的所有可行解；借鉴遗传算法的思想，在IQEA中引入染色体繁殖机制，结合动态量子门实现染色体的进化，实现算法局部...
面向航路规划的Laguerre图构造算法
Laguerre图 Voronoi图 Delaunay图 无人机
2013/5/31
Voronoi图是一种用于无人机航路规划的图形算法，其得到的初始航路为相邻威胁中心连线的垂直平分线，因而会穿越覆盖范围较广的威胁源。引入计算几何学中的Laguerre图用于航路规划，证明了当两个威胁区域不相交时，Laguerre图生成的初始航路必然从它们之间的空隙内穿过。针对Laguerre图生成算法不易实现的问题，提出一种基于Delaunay图的Laguerre图构造算法，其时间复杂度为线性对数...
基于Voronoi图和量子粒子群算法的无人机航路规划
航路规划 粒子群算法 Voronoi图 无人机
2014/3/24
无人机(UCAV)是自主控制执行任务的无人驾驶飞机,其航路规划是一类复杂优化问题,因此难以在多项式时间内获取精确解,为此提出了一种基于Voronoi图和量子粒子群(QPSO)算法的UCAV航路规划方法。首先,在综合考虑航路的雷达威胁和燃油耗费的基础上定义了航路规划的代价模型;然后,根据已知的威胁源生成Voronoi图,通过连接起点、Voronoi图中顶点以及终点获得初始规划解集;最后,通过引入柯西...
未知环境中的无人侦察机动态航路规划
高空长航时无人机 航路规划 不确定环境
2012/10/26
高空长航时无人机执行侦察任务时往往需要进入不确定的战场环境下搜集各种情报信息。由于该类型无人机一般存在航时长、 监视或侦察范围广、 目标数量大等问题， 因而对无人机的飞行安全环境存在高威胁因素。针对该问题， 提出了一种无人机侦察航路规划方法。首先根据获得的先验信息建立参考航路， 然后综合考虑基于目标发现概率建立的环境信息模型， 基于机载传感器获取信息构建的威胁模型以及决策系统， 选定最优侦察飞行航...