刘洲洲，潘鲁宁

（1.西安航空学院，西安710077；2.辽宁公安司法管理干部学院，沈阳110161）

静态威胁下的无人机航迹规划❋

刘洲洲1，潘鲁宁2

（1.西安航空学院，西安710077；2.辽宁公安司法管理干部学院，沈阳110161）

无人机（Uninhabited Air Vehicle，UAV）由于其自身优点，已经在军事以及民用领域取得广泛使用。无人机的航迹规划本质可归结为一个多目标多约束条件的最优化问题。简单介绍无人机航迹规划的基本理论。运用神经网络算法针对静态环境下的火力威胁和非火力分别建模。运用遗传算法对无人机进行航迹规划。通过建立不同环境的模型仿真验证算法的优越性。

无人机；航迹规划；神经网络；遗传算法

1 引 言

无人机（Uninhabited Air Vehicle，UAV）由于其用途广泛，零人员伤亡风险，制作成本较低，机动性能好等众多优点，在现代战争甚至民用领域的使用越发广泛。

无人机航迹规划是指在特定的地形条件、敌情限制和燃油约束下，找到从起始点到目标点之间UAV生存概率最大的飞行航线，其本质可归结为一个多目标多约束条件的最优化问题。

文章结合神经网络算法和遗传算法针对静态威胁下的UAV进行航迹规划，通过仿真实验来验证算法的优越性。

2 无人机航迹规划基本理论

航迹规划的关键有三点：航路规划算法、飞行信息、威胁回避。

航迹规划基本步骤为：

（1）划定UAV飞行区域，确定地形条件、目标任务、飞行威胁等信息，并进行仿真建模。

（2）运用航迹规划算法，根据飞行任务结合环境模型以及燃油限制等约束条件规划出UAV最优航迹。……