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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本发明提供了一种动态环境下无人机在线自主航迹优化控制方法，通过在传统方法基础上，考虑无人机多种约束条件，构建无人机非线性最优控制模型；利用滚动时域控制策略，将无人机整个自主轨迹控制区间分为多个滚动优化时间窗口，合理优化每一段轨迹；其间以无人机到达目标区域的飞行时间和受到威胁概率建立目标函数，通过自适应Radau伪谱法连续在线计算，实现无人机在线轨迹的实时控制优化。本发明能够在包含复杂地形障碍、动态威胁源、时敏目标等因素的不确定复杂战场环境下遂行对地突防作战任务，对无人机突防航迹控制的时效性、精确性以及自主化程度有极大提升；同时保证突防任务中无人机较低的飞行成本以及较高的生存概率与任务完成概率。
主权项：1.一种动态环境下无人机在线自主航迹优化控制方法，其特征在于，包括：步骤1：根据无人机在动态环境下的飞行参数，建立初始无人机运动学和动力学方程；步骤2：对初始无人机运动学和动力学方程添加条件约束，得到非线性最优控制模型；其中，条件约束包括初始约束条件、终端条件约束同条件以及飞行性能约束条件，所述非线性最优控制模型包括：控制变量和状态变量；步骤3：根据无人机当前位置与雷达之间的关联参数，计算无人机被所有雷达探测到的探测概率；步骤4：根据所述探测概率计算无人机受到威胁最小的第一性能指标，以及计算无人机飞行时间最短的第二性能指标；步骤5：将第一性能指标和第二性能指标综合加权以及优化，将优化后的结果作为目标函数；步骤6：使用局部规划控制窗口对目标函数进行优化，以将目标函数全局最小问题转化为在每个局部规划控制窗口内求解目标函数最小化问题，得到每个局部规划控制窗口的引导子目标函数以及建立无人机规避子目标函数；步骤7：将无人机的起始时间至结束时间的时间区间进行映射，得到数值区间；步骤8：按照时序在所述数值区间内，根据前一局部规划控制窗口的无人机的控制变量、状态变量、约束条件、第一性能指标、第二性能指标在所述引导子函数以及规避子目标函数的引导下，利用自适应Radau伪谱法对下一局部规划控制窗口的无人机的控制变量、状态变量、约束条件、第一性能指标以及第二性能指标进行求解，生成无人机全局轨迹。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种动态环境下无人机在线自主航迹优化控制方法
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