倪　壮， 肖　刚， 敬忠良， 李旻哲

(上海交通大学 航空航天学院，上海200240)

改进蚁群算法的飞机冲突解脱路径规划方法*

倪壮， 肖刚， 敬忠良， 李旻哲

(上海交通大学 航空航天学院，上海200240)

摘要:冲突解脱是空中交通防撞系统中一个关键问题。提出了一种基于改进蚁群算法的冲突解脱路径规划方法。该方法通过优化蚁群算法初始搜索角度，减少了盲目搜索的时间。此外，在搜索过程中引入“精英策略”，对当前时刻寻找的最优解给予额外的信息素增强，使得算法的搜索具有一定的方向性，从而得到更优的规划路径，缩短算法的搜索时间。通过仿真验证，改进后的算法可以得到更优的冲突解脱路径，算法效率更高，在空中交通防撞系统中具有较好的发展前景。

关键词:空中交通防撞系统; 冲突解脱; 蚁群算法; 精英策略; 角度信息

0引言

空中交通防撞系统(trafficalertandcollisionavoidancesystem,TCAS)是飞机环境监视系统(aircraftenvironmentsurveillancesystem,AESS)的一个重要组成部分。冲突解脱是TCAS中十分重要的一个模块，主要功能是当预测到两架或多架飞机发生冲突时，为飞机规划出一条避免飞行冲突的理想路径。近年来，在冲突解脱方面已经有了大量的研究工作，例如：神经网络法[1]、遗传算法[2]、人工势场法[3]等。神经网络法的学习能力很好，但当动态环境中障碍物较多时，网络结构庞大且神经元的阈值需要随时间的变化而不断改变；遗传算法的全局搜索能力很好，但搜索的空间大，并且当环境改变时必须重新建立模型；人工势场法虽然便于底层的实时控制，但缺乏全局信息，可能会出现局部最优值的问题。……