警用无人机路径规划技术研究

刘硕 陈毅雨

武警工程大学装备工程学院，陕西西安，710086

警用无人机路径规划技术研究

刘硕 陈毅雨

武警工程大学装备工程学院，陕西西安，710086

针对无人机在武警部队的使用情况，为解决无人机路径规划问题，搭建无人机路径规划的求解框架，分析了无人机性能约束及战场威胁约束，探讨了无人机路径几何建模方法；并介绍了在无人机路径规划中用到的几种路径规划算法（其中包括传统经典算法和现代智能算法）。最后，阐述了无人机路径规划面临的重要问题及发展方向。

无人机；武警部队；路径规划；规划算法

1 引言

作为维护国家安全的一支重要武装力量，为了更好的完成使命任务，武警部队不断加快其信息化发展的步伐。无人机为超低空或近距离侦察、监视和打击提供了平台，是超低地面环境中的有力侦查手段，因而在武警部队执行任务中扮演越来越重要的角色。但是先前的无人机都是根据地面任务要求，按照预先计算设定好的轨迹飞行。无人机实时路径规划是无人机集群配合、集群战术再规划、集群战术目标再制定等自主飞行的技术基础，是提高无人机的生存概率的一种最有效的方法。

2 无人机路径规划

路径规划是根据任务目标规划满足约束条件的飞行轨迹，是自主系统中不可分割的一个整体部分，它负责从一个地方运动到另一个地方的路径问题。路径规划的目的是根据预设数字地图，通过GPS/INS组合导航系统，在适当时间内计算出最优或最短的飞行轨迹。考虑到数字地图误差及随机环境的影响（如障碍物等），要求无人机在飞行过程中具有动态修正轨迹的能力，能回避犯罪分子威胁到的环境，安全地完成预定任务。无人机航迹规划主要包括环境信息（如障碍物、犯罪分子打击威胁区、地形因素）、无人机系统约束、路径规划器、无人机自动驾驶仪等。其中无人机系统有两个回路，内回路是自动驾驶仪回路；外回路是制导系统回路。制导系统提供侧向加速度指令以保持无人机跟踪路径，而自动驾驶仪控制无人机的升降舵、副翼和方向舵实现所需要的侧向加速度。

路径规划的目标和方法按照无人机应用于武警部队领域的不同而不同，这些应用包括：监视、搜索与跟踪、营救任务和灾难监控等。主要方法可用图1所示的简化框图表示。

图1 现有路径规划算法

3 无人机系统性能约束及战场威胁约束

3.1 无人机系统性能约束

无人机因有其自身的机动性能和物理限制，在对无人机路径进行规划时有许多约束。路径规划中约束条件主要有以下几个方面：

（1）最小路径段长度：飞行器的机动性能决定无人机在变换下一个飞行姿态前，必须飞行的一段最短的直线距离，我们把这个最短的距离称为最小路径段长度。

（2）最大拐弯角：在水平方向无人机可以拐弯的最大角度。路径规划时设定的路径必须在不大于最大拐弯角范围内拐弯，路径规划时必须保证生成的路径是在允许的拐弯角范围之内变化。则设无人机最大转弯角度：航迹点或，每一航段向量，则最大转弯角约束可写成：

（3）最大爬升/俯冲角：在垂直方向上无人机允许爬升和俯冲的最大角度；无人机的机动性能约束决定了其在垂直方向上不能以任意角度上升或下降，而是需要在最大爬升或俯冲角允许的范围内变化的。

（4）最大航程：无人机飞行的航迹的最大长度。无人机由于自身体积的限制，且所携带的燃料也是有限的，所以无人机要安全地返回就必须在燃料允许的情况下飞行，其飞行的最大长度便有了一个约束。

3.2 战斗威胁场约束

无人机在飞行过程中要考虑威胁源（包括自然地理障碍、恶劣复杂气候、犯罪分子占据地等）的空间位置、可威胁半径等。假设犯罪分子位置坐标，可威胁半径，则区域

（1）威胁场分区。

（2）可行路线识别及网络建立。

（3）威胁场包络识别及综合网络建立。

4 无人机路径几何建模

4.1 基于栅格的几何建模

栅格，也称网格。是将二维平面按照一定的标准进行分解的产物。按照单元格的大小和形状是否相同，网格可以分为均匀网格和非均匀网格。均匀网格中以正多边形网格最为常见，包括正三角形网格、正方形网格和正六边形网格；非均匀网格中以对均匀网格局部单元递归分解得到的递阶网格最为多见；正方形网格由于意义明确、描述方便而最为常用；正六边形网格具有良好的平面几何性质。

4.2 基于图形的环境表示

对于二维平面内的无人机路径规划问题，根据图的来源不同，可将路径规划中用到的图划分为三类：

（1）可视图和切线图

可视图法，在穿越的环境中能产生由视线连接的路径，这个路径是由直线段连接的无方向图构成的图形网络生成。该方法中，只考虑多边形障碍物。在图G=（V，E）中，V表示障碍物的顶点，边线E表示不与障碍物相交的连接所有顶点的直线段，因此顶点仅包含那些相互间可视的点。如果障碍物也用圆或扇形表示，那么可视图就演变成切线图。因此威胁的切线可表示可飞航迹,构造出的可飞路径图是最短路径图。图3中S为起点，D为目标点，图3（a）和图3（b）分别表示不同威胁情况下的切线图。

图3 不同威胁情况下的切线图

（2）VORONOI图

VORONOI图是由若干个围绕障碍物的共边多边形产生的连接图。将VORONOI图运用于无人机路径规划当中一般分为两个步骤，第一个步骤是先生成初始的航路，将已经探明的需要避开的一些构成威胁的区域构造VORONOI图，根据VORONOI图的性质，VORONOI多边形的每条边上的点到相对应的两个点等距离。也就是说，VORONOI边上的点是到威胁点的最远点，所以VORONOI图的边界即为无人机的所有可供飞行的航路，将这些边界设定权重值后即可利用搜索算法来求得最优的路径规划，这样就完成了初步的路径规划。图4为生成VORONOI图的示例，其中图4（a）是经过战场态势分析评估犯罪分子位置后生成的威胁分布图，图4（b）是用平面扫描算法生成上述威胁分布的带边界的VORONOI图模型。

图4 生成VORONOI图前后对比示意图

（3）概率路标图(PRM)

概率法是随机选取相邻点使其满足一定的优化准则，如最短距离，此时概率法称为概率路图法。在二维平面或三维空间内随机采样得到可行路标点，连接彼此可见的相邻路标点得到自由路径，路标点和自由路径即构成概率路标图。

5 无人机路径规划算法

路径规划算法可以分为传统经典算法和现代智能算法两大类。

传统经典算法主要是动态规划法，它是求解多步决策问题的一种有效方法，它通过把一个多步决策问题转化为多个一步优化问题并逐个求解从而降低复杂决策问题求解的难度。该算法应用于无人机路径规划中，要求模型相对简单，不要求威胁场连续性，可以获得全局最优解，但缺陷是动态规划在用于求解复杂优化问题时可能引起维数灾害，这限制了它的应用范围。

现代智能算法主要有A*算法和遗传算法。A*算法是在无人机航迹规划中运用最为经典的方法之一，该算法属于一种启发式搜索算法，启发式搜索有利于减少搜索路径，大大提高了搜索效率。遗传算法是一种通过模拟自然进化过程，运用于复杂系统搜索最优解的算法，遗传算法属于优化算法。

6 结语

随着无人机在武警部队承担的任务越来越复杂，其飞行环境的不确定性，对路径规划的要求也将越来越高。未来无人机在算法方面的发展方向及研究重点主要有：（1）不确定环境下的实时路径规划。对多传感信息运用不确定性理论进行综合处理，真正实现在无人干预的情况下，根据探测结果自动修改路径；（2）战术级的强实时的路径规划问题；（3）多任务目标（如低空突防、目标搜索营救、信息侦察等任务）综合的规划算法；（4）多机协同规划算法；（5）针对地形、敌情信息处理方法的研究算法。

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刘硕/1992年生/男/辽宁沈阳人/硕士/研究方向为装备科研与实验

陈毅雨/1992年生/男/广东湛江人/硕士/研究方向为装备建设与发展