Page 227 - 当代控制理论及应用技术概论

第五章 量子控制研究

纬度、经度、高度组成。两点之间的连线有两类。
①直线Line。由开始坐标、结束坐标构成。②弧线Arc。既可由圆心坐标、半径、
开始角度、结束角度构成，也可以由起点坐标、结束点坐标、圆心坐标构成。圆
弧线 A1 的起点为 P2、终点为 P3，如果这两点已确定，那么弧线圆心的坐标不
能完全确定，每次应通过起、终点和假定的弧线圆心坐标来计算出近似点坐标值。

（5）航线规划系统软件界面
按照 UAV 航迹规划程序菜单的操作，可在无人机加载数字地图后基本实现
对航迹规划飞行的控制，从而为无人机制定出可行的飞行航迹，采用合适的航迹

规划算法，选择适合战场因素和自身性能指标的最优航迹，从容确保无人机能安
全、按时抵达任务区域，并按规划完成既定任务。
通过航迹规划，可实现同一时空下合理的飞行轨迹和任务安排，找到最优
航迹，确保无人机安全、按时抵达任务区域，并按任务规划来完成既定任务。
（四）无人机航及规划算法的发展趋势

目前无人机航迹规划研究主要包括对现有算法的改进，创建新的优化算法，
多算法融合和多无人机协作 4 个方面深入研究。对现有算法的改进主要有修改现
有经典算法函数和空间规划等，研究较为成熟。

1. 多算法融合
多算法融合是将多种现有经典算法进行融合使用，弥补了所融合算法存在
的缺点。有文献使用遗传算法和稀疏 A* 算法在线规划航迹，改进遗传算法用于
规划全局路径 . 稀疏 A* 算法用于应对突发威胁，两者结合充分发挥了各自优势，
既有遗传算法全局规划的特点，又有稀疏 A* 算法实时规划的能力，从而达到实

时有效避障。将简化稀疏 A* 算法和模拟退火算法相结合，解决了模拟退火算法
需要耗费较长时间才能获得最优解的缺点，并且为了进一步改善算法的求解质量，
将退火低温区位置冗余的航迹节点剔除。多融合算法目的是为了将多种规划算法

相结合，取长补短消除不足，从而更好地规划路径。
2. 多无人机协同航迹规划
多无人机在航迹规划时不仅满足约束条件，还需要考虑多无人机之间的时
空协同性。相较单无人机，多无人机协同航迹规划更加灵活 . 执行飞行任务效率
更高，面对突发事件可以更好地处理。单无人机在执行任务时发生故障需要返航

处理，而多无人机在单架无人机出现问题时其他无人机还可以继续执行任务。有

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