朱收涛， 曹林平， 翁兴伟， 董康生， 封普文

(空军工程大学航空航天工程学院，西安 710038)

0 引言

近年来，随着无人机技术的发展，各种无人机航路规划算法也得到了快速发展，目前存在的研究方法主要有动态规划算法、遗传算法(GA)、A*算法、蚁群优化算法(ACO)和粒子群(PSO)算法等。这些算法各有优势，并广泛应用于无人机的单机航迹规划中。然而，随着战争态势的发展，单机作战已不再适应战场需求，多无人机协同作战将成为主要的作战方式［1］。对于多架无人机来说，在规划航迹时除了要保证单架无人机的运动限制、安全性等因素外，还需要处理各无人机航路在时间、任务上的协调关系。因此，本文从解决多无人机协同航迹规划问题入手，提出了两种解决方案，然后主要针对空间直接解决法，进行了详细分析，最后结合一种改进的粒子群算法作了进一步的仿真分析。

1 多无人机协同航迹规划问题分析

多无人机协同航迹规划主要包括时间和空间上的协同［1－2］，即在研究多无人机协同航迹规划时，不仅要考虑到各无人机在时间上的协同到达(同时到达或在一定的间隔时间内到达)，还要重点考虑避免各无人机空间上的相互碰撞的问题。针对这一问题，解决的方法可以分为两种:一是空间上的直接解决;二是时间上的间接解决。空间上的直接解决主要是在规划无人机航迹时，使各无人机分布于不同的高度层，这样各无人机就只在属于自身的高度层飞行，结合相应的时间要求，进行多机协同航迹规划，执行所携带的任务。……