李文广，李建增，胡永江，李永科，赵月飞

（陆军工程大学石家庄校区，石家庄 050003）

0 引言

现阶段，根据无人机侦察对象的不同，多无人机协同侦察问题可分为“点对点”协同侦察［2］和“点对面”协同侦察两个方面［3］。

“点对点”协同侦察即侦察对象为点目标群，要求无人机以最小的时间代价完成侦察任务。如文献［4］将多无人机侦察点目标群的航迹规划问题先转化为多旅行商问题，然后利用遗传算法求解得到各任务航迹。但该算法仅限于点目标群规模较小的情况。为解决大规模点目标群的侦察问题，文献［5］首先对点目标群使用K-means 聚类算法，将多旅行商问题分解为单旅行商问题，然后利用优化后的遗传算法对问题进行求解。

“点对面”协同侦察即侦察对象为广域面目标，需要无人机能够对该任务区域进行全覆盖侦察，常用的覆盖方式有扫描线法［6-7］、栅格法［8］等。如文献［9］在保证区域全覆盖和满足无人机动力学约束的前提下，对无人机编队的转弯时机和转弯位置进行调整，完成了区域覆盖搜索任务。文献［10-11］根据无人机的性能，将任务区域分解为多个子任务区域，然后将子任务区域分配给各个无人机，由各个无人机使用扫描线法进行区域覆盖搜索，最终实现以最少的转弯次数完成侦察任务。

对于上述两种目标类型的航迹规划问题已有了较为成熟的研究成果，但是以铁路、公路等线目标为侦察对象的多无人机航迹规划问题，相关文献较少。针对侦察线目标的多无人机协同航迹规划问题，结合目标属性及最小时间代价要求，提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法。……