苗 壯 程遠(yuǎn)森 李 凌 王 偉
為有效應(yīng)對低空威脅,世界各國都在積極尋找突破,航跡規(guī)劃是應(yīng)對威脅的主要手段。它是提高飛行器續(xù)航效能的有效手段[1]。當(dāng)預(yù)先具備完整精確的航跡規(guī)劃空間信息時,利用遺傳算法[2~6]、多種群進(jìn)化算法[7~9]、Voronoi算法[10]等航跡規(guī)劃方法,人們可一次性規(guī)劃出一條自起點到終點的最優(yōu)航跡[11]。因此,研究航跡規(guī)劃空間對于精確分配資源、精準(zhǔn)規(guī)避航跡風(fēng)險發(fā)揮重要作用。
本文提出研究航跡規(guī)劃空間的三大步驟,首先確定航跡覆蓋范圍,評估覆蓋范圍優(yōu)先級,明確規(guī)劃重點;然后在覆蓋范圍內(nèi)建立模型;最后確定規(guī)避方法,完成航跡規(guī)劃空間的研究。
2.1 確定覆蓋范圍評優(yōu)先級
2.1.1 確定覆蓋范圍
算法的基本思想是:以飛行器續(xù)航半徑為航跡規(guī)劃約束條件,起始點與目標(biāo)點為航跡經(jīng)過點,根據(jù)橢圓定義確定航跡的最大覆蓋范圍。
橢圓的定義為:平面內(nèi)與兩定點F1與F2的距離的和等于常數(shù)(大于 ||F1F2)的點的軌跡叫做橢圓。這兩個定點叫做橢圓的焦點,兩焦點之間的距離叫做焦距。式(1)為橢圓標(biāo)準(zhǔn)方程。
根據(jù)飛行器續(xù)航半徑為固定值,起始點與目標(biāo)點是航跡規(guī)劃中必須經(jīng)過的兩點。如圖1(a)所示,可將起始點與目標(biāo)點作為橢圓的兩個焦點,A、A′為兩個航跡點,紅線長度為續(xù)航半徑長度。其中,AF1+AF2=R續(xù)航半徑<A′F1+A′F2,由于飛行器續(xù)航半徑為定值,因此航跡點A′不符合飛行器續(xù)航性能,橢圓面積為航跡可覆蓋的最大范圍。
根據(jù)橢圓的幾何性質(zhì)可推導(dǎo)出
2.1.2 評估覆蓋范圍優(yōu)先級
根據(jù)航跡覆蓋范圍與威脅覆蓋范圍關(guān)系可確定各范圍規(guī)劃優(yōu)先級別,將規(guī)劃級別定為三級,分別為一級、二級、三級。為表述準(zhǔn)確范圍準(zhǔn)確,采用數(shù)學(xué)集合和表述方法,這里主要包括交集和補(bǔ)集兩種方法,其定義分別為:
由兩個集合A、B的共同元素所組成的集合,叫做集合A、B的交集,記作A∩B。
在全集U中,集合A是它的一個子集,由U中所有不屬于A的元素組成的集合叫做U中集合A的補(bǔ)集,記作CuA。
設(shè)航跡覆蓋范圍所表示的集合為H,威脅覆蓋范圍所表示的集合為F,則既在航跡覆蓋范圍又在威脅覆蓋范圍的集合為H∩F,如圖2。
一級做為最優(yōu)級,其覆蓋范圍為包括航跡覆蓋范圍且不包括威脅覆蓋范圍。由于在威脅覆蓋之外,安全級別高,所以作為一級優(yōu)先考慮,記作CH(H∩F)。
二級其覆蓋范圍為既包括航跡覆蓋范圍且包括威脅覆蓋范圍。在此過程中,飛行器通常必須進(jìn)入威脅覆蓋范圍,記作H∩F。
三級其覆蓋范圍為包括威脅覆蓋范圍且不包括航跡覆蓋范圍。通常此范圍已超出飛行器續(xù)航半徑,不作為航跡規(guī)劃范圍,所以此范圍優(yōu)先等級最低。但當(dāng)此范圍威脅相對薄弱時,可改變飛行高度、速度、載荷等約束條件,以增大續(xù)航半徑,所以仍有其實用價值。
圖3 為確定航跡覆蓋范圍流程圖,整個過程主要包括確定覆蓋范圍、評估各范圍優(yōu)先級兩步。
2.2 建立等高線模型
等高線模型是在航跡規(guī)劃空間使用中的經(jīng)典模型,航空地圖中的數(shù)字地圖對山峰、丘陵等地形地貌也多是采用等高線模型。等高線的應(yīng)用流程如圖4,總共分為三步。
Step 1根據(jù)側(cè)視圖初步確定山峰、山谷個數(shù)及相對位置。
Step 2將三維地形圖像變換為等高線圖像,得出由山峰至山谷成由暖色到冷色的漸變色系。
Step 3根據(jù)第二步得到的等高線圖像計算各山峰和山谷準(zhǔn)確坐標(biāo)位置,以便計算兩山峰或山峰與山谷之間距離,為下一節(jié)確定地形回避或地形跟隨提供數(shù)據(jù)支持。
2.3 地形回避與地形跟隨
地形起伏是飛行器進(jìn)行低空飛行的一大威脅。應(yīng)對地形起伏的方法有兩種,分別為地形回避(TA)與地形跟隨(TF)。圖5為利用Matlab軟件模擬山峰三維圖像,圖5(a)為模擬兩座山峰的正視圖,圖5(b)是(a)的俯視圖,其為采用地形規(guī)避兩座山峰方法的飛行航跡,圖5(c)是(a)的側(cè)視圖,其為采用地形跟隨兩座山峰方法的飛行航跡。
2.3.1 地形回避
Step 1根據(jù)等高線應(yīng)用流程,如圖4,可計算出航跡點與山峰距離S。
Step 2計算地形回避飛行器與山峰的水平最短距離Sh。設(shè)飛行器速度為V,其單位為km/h;最大穩(wěn)定盤旋角速度為ω,其單位為°/s;則選擇地形回避飛行器與山峰的水平最短距離Sh為
Step 3將航跡點與山峰距離S與飛行器與山峰的水平最短距離Sh作比。若S/Sh的比值大于等于1,即S/Sh≥1,則選擇地形回避。若S/Sh的比值小于等于1,即S/Sh≤1,則選擇地形跟隨。
2.3.2 地形跟隨
Step 1計算地形跟隨飛行器與山峰的水平最短距離Sg。設(shè)飛行器速度為V,其單位為km/h;最大爬升角為θ,最大使用過載為g,重力加速度為g0,則選擇地形跟隨飛行器與山峰的水平最短距離為Sg:
整理后得:
Step 2將地形跟隨Sg與爬升角θ的正弦值和山峰高度 H 作比,即 Sgtanθ/H 。若Sgtanθ/H≤1,則選擇地形跟隨。若Sgtanθ/H>1,則修改航跡增加航跡點與山峰距離,重新進(jìn)行擇優(yōu)選擇。
合理選擇地形回避與地形跟隨是飛行器規(guī)避威脅的重點研究對象,圖7為得出的地形回避與地形跟隨選擇流程圖。
本文以飛行器航跡規(guī)劃空間為研究對象,針對規(guī)劃中普遍存在主觀分析多,定量規(guī)劃少的問題,開展了對飛行器航跡規(guī)劃空間的研究工作。圍繞確定航跡覆蓋范圍評估優(yōu)先級、建立模型、選擇規(guī)避方式三個方面深入研究,實現(xiàn)了航跡規(guī)劃空間流程定量化。
[1]Gilmore J F.Autonomous vehicle planning analysis methodology[J].Washington,D.C.,1991.
[2]Beasley D,Bull D R,Martin R R.An overview of genetic algorithms:Part 1[J].Fundamentals.University Computing.1993,15(2):58-69.
[3]Beasley D,Bull D R,Martin R R.An overview of genetic algorithms:Part 2.Research topics[J].University Computing.1993,15(4):170-181.
[4]J.Barraquand and J.C.Latombe.Robot motion planning a distributed representation approach[J].Interational Journal of Robotics Research.1991,10(6):628-649.
[5]嚴(yán)江江.基于K均值聚類和遺傳算法的多航跡規(guī)劃方法[J].火力與指揮控制,2010,35(3):147-150.
[6]Chen M.A modify Ant Optimization Algorithm for Path Planning of UCAV[J].Applied Soft Computing Journal,2008,8(4):1712-1718.
[7]Muhlenbein H,Schomisch,MBorn J.The parallel generic algorithm as a function optimizer[J].Parallel Computing.1991,17(2):619-632.
[8]Cohoon J p,Martin W N,Richards D S.A multi-population gentic algorithm for solving the k-partion problem on hyper-cubes[J].The Proceedings of the Fourth International Conference on Cenetic Algorithms and Their Applications.1991:244-248.
[9]Chen Y W,Nakao Z.Parallelization of a genetic algorithm for image restoration and its performance analysis[J].The Proceedings of theIEEE International Conference on Evolutionary Computation,Nagoya,1996:463-468.
[10]毛紅保.無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃[M].北京:國防工業(yè)出版社,2015:82-85.
[11]F.Aurenhammer.Voronoi diagrams-A survey structure[J].ACM Computing Survey.1991,23(3):345-405.