申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2021-03-11

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN114253285B

主分类号：G05D1/10

分类号：G05D1/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.08#授权;2022.04.15#实质审查的生效;2022.03.29#公开

摘要：本公开的多飞行器协同队形集结方法，基于tau引导策略原理，通过添加速度一次项的方法改进tau‑J引导策略；根据多飞行器飞行状态的收敛条件，确定改进tau‑J引导策略的约束条件；根据约束条件建立多飞行器的约束模型，通过将罚函数添加到多飞行器的约束模型中，采用加权的方法对多飞行器的约束模型进行优化得到多飞行器的优化约束模型；利用遗传算法对多飞行器的优化约束模型进行求解，当满足多飞行器的优化约束模型的约束条件时，将结果分配给多飞行器实现多飞行器协同队形集结。能够弥补原始tau引导策略中初速度为0的缺陷，参数约束关系简单，解决了在初始速度和终止速度都不是0的多飞行器协同队形集结问题。

主权项：1.一种多飞行器协同队形集结方法，其特征在于，所述方法包括：基于tau引导策略原理，通过添加速度一次项的方法改进tau-J引导策略；改进后的tau-J引导策略的内部引导运动的方程为 其中，a和b为改进后的tau-J引导策略的内部引导运动的初始速度和初始间距，a和b不为零，t为运动时间，JIt、和为改进后的tau-J引导策略的目标函数；根据多飞行器飞行状态的收敛条件，确定所述改进tau-J引导策略的约束条件；根据所述改进tau-J引导策略的约束条件建立所述多飞行器的约束模型，将罚函数添加到所述多飞行器的约束模型中，通过采用加权的方法对所述多飞行器的约束模型进行优化，得到所述多飞行器的优化约束模型： 其中，ω为目标函数权重，飞行器编队包含n架飞行器，i＝1,2，…，n，其中，n和i为正整数，i为飞行器的编号，Li为第i架飞行器的航迹长度，DOi为第i架飞行器的威胁代价值，ωL、ωv、ωa、和ωh分别是飞行器的航程、速度、加速度和航高约束条件的权重，fL、fv、fa和fh为约束条件不满足时的惩罚项；利用遗传算法对所述多飞行器的优化约束模型进行求解，当求解结果满足所述多飞行器的优化约束模型的约束条件时，将所求结果分配给所述多飞行器，所述多飞行器按照集结轨迹规划结果实现多飞行器协同队形集结。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京理工大学 一种多飞行器协同队形集结方法

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