陈 辉， 董 晶， 刘云龙

(1. 中国电子科学研究院， 北京 100041;2. 中国软件评测中心， 北京 100089)

0 引 言

美国全球鹰高空长航时无人侦察机的出现，带动了世界各国研究无人机的热潮。近年来，无人机广泛应用于侦察监视、通信中继、空中投送、电子对抗、火力制导、战果评估和早期预警中[1]。而有人/无人机协同作战是当前以及未来一段时间内，无人机参加作战的典型方式[2-4]。

目前，用于侦察成像的无人机载荷主要有可见光照相机、电视摄像机、合成孔径雷达、光电设备和红外线传感器等，其中可见光成像因具有很高的分辨率，能够得到清晰的目标图像，已成为航空平台重要的成像手段。

随着无人机系统的发展，无人机航迹规划技术也取得了一些有价值的成果。在静态全局航迹规划方面，有人工势场法[5]、A*算法[6]、稀疏A*算法[7]、Dijkstra算法[8]、Voronoi图[9]和可视图法[10]等航迹规划算法。在无人机动态航迹规划方面，文献[11]提出了一种利用A*算法避开突发威胁的动态规划算法。但是关于使用可见光传感器探测的路径规划研究较少。可见光成像的质量受太阳光照条件的极大限制，太阳光线进入传感器的角度，会直接影响成像质量。使用可见光传感器进行目标探测时，必须使可见光传感器、目标、太阳三者形成适合成像的角度。而太阳方位是随时间不断变化的，导致无人机合适的拍摄角度也在不断变化，再加入目标运动无法掌握等因素，导致使用可见光传感器进行探测时，无人机探测航线的规划变得较为复杂，适合拍摄的时间和地点难以预先给出，增加了航线规划的难度。

在无人机协同探测航路规划方面，已有研究成果主要考虑多无人机之间的航路协同，能够考虑威胁规避约束和无人机碰撞约束[12-13]，但是对于有人机与无人机协同探测，需要考虑有人机与无人机通信约束的研究较少。

基于上述原因，本文针对有人/无人机协同查证任务场景，提出一种基于时间迭代的可见光传感器无人机目标查证动态航路规划算法，能够根据可见光传感器探测能力和无人机通信能力，自动生成满足约束条件的无人机查证航路，并且能够根据目标情报或者战场威胁变化，动态重新生成查证航路。

1 无人机查证航路动态规划约束分析

1.1 有人/无人机协同查证任务场景

有人机与无人机执行协同探测任务的一个典型场景如图1所示，有人机在敌方防空火力范围以外靠近我方的一侧设置巡逻空域，沿固定的巡逻航线飞行，负责对多架无人机进行指挥控制和情报接收。无人机实时接收有人机的控制指令，做出航线调整和传感器使用调整，并将探测情报实时传送至有人机。

图1 有人/无人机协同探测场景示意图

当有人机获得某目标航迹情报，需要进一步对目标进行识别时，通常使用携带可见光传感器的无人机对目标进行抵近成像，获取能够满足识别要求的目标图像。

为无人机规划查证航线时，由于无法预知目标未来的运动状态，只能依据目标当前的状态为无人机进行规划，并随着目标运动状态的变化，实时调整无人机航线。

1.2 可见光传感器探测能力约束

无人机查证航路规划需要结合传感器探测能力，使用可见光传感器进行目标探测时，有两个主要因素需要考虑，即目标最远探测距离和目标探测角度[14-15]。

1.2.1目标最远探测距离计算

根据可见光传感器固有属性、环境条件和目标物理尺寸，以及识别目标所需要的目标像覆盖像素数，可计算无人机在指定飞行高度下，机载可见光传感器对目标的最远探测距离。

假设飞机拍摄时横滚角为0°，并且不考虑传感器的畸变等因素。计算对特定目标最远探测距离的算法如下：

(1)计算不考虑大气影响的最远探测距离

假设传感器高度为H、传感器俯仰指向角为β、最小视场角对应的半纵向视场角为θ、传感器纵向像素数为Pv、目标大小为S，则可求出此时的传感器对地成像纵向覆盖宽度w，以及目标像覆盖像元数Ptr。

(1)

假设识别目标要求的目标像覆盖像元数为Pt，则需满足Ptr≥Pt。即：

(2)

则传感器俯仰指向角β需满足：

(3)

求出满足式(3)的最大的β，记为βmax。

则不考虑大气影响的最远探测距离rmax为

rmax=H·|tan (βmax+θ)|

(4)

(2)根据大气影响修正最远探测距离

采用经验公式粗略计算大气透过率，修正在大气影响下可见光传感器对特定目标的最远探测距离rmax。

(3)根据通视距离修正最远探测距离

1.2.2目标探测角度计算

无人机对目标进行查证不仅要满足查证距离要求，同时应考虑太阳光照对可见光图片质量的影响，应避免逆光成像。将无人机拍摄时刻的太阳方位角记为Asun，假设逆光角度α范围内均为不利拍摄的角度，则无人机相对目标适合拍摄的方位区间为[Asun-180+α，Asun+180°-α]。

1.3 有人/无人机通信区域约束

为保证通信连通，无人机不能飞出与有人机的通信区域之外。通信约束将作为无人机航线规划的强约束。假设有人机沿固定航线巡逻，则无人机与有人机能够一直保持通信连通的区域可预先计算出来。假设有人机以O1、O2为圆心、r为半径的跑道型航线巡逻飞行，有人机与无人机的最大通信距离为Rcom，则有人/无人机通信区域是由分别以O1和O2为圆心、以Rcom-r为半径的两个圆的相交部分构成，如图2所示。

图2 有人/无人机通信区域示意图

1.4 战场威胁分布约束

无人机为保证自身安全，应避免进入敌方的火力打击范围。因此，在无人机航线规划前，应先根据敌方防空火力部署情况，计算敌方火力在我无人机计划飞行高度上的杀伤范围，即威胁区，如图1所示。无人机航线与威胁区无交集应作为无人机航线规划的一个重要约束。

2 无人机查证航路动态规划算法设计

2.1 环境预处理

在进行航线规划之前，首先对环境进行预处理，包括以下两方面工作。

(1)生成有人机和无人机通信区域

根据有人机和无人机通信设备性能以及有人机飞行航线，计算有人机和无人机通信区域，用多边形表示。

(2)生成战场威胁区域

根据敌方防空火力阵地部署情况及其打击能力，计算其对我方飞机的火力威胁区域，用多边形表示。

当有人机航线发生变化或者威胁发生变化时，需要重新进行环境处理。

2.2 航路生成

在不同时刻，太阳方位是变化的，无人机相对目标合适的拍摄角度也是变化的，因此，同时求解无人机查证时间和位置难度较大。本文采用按照时间进行迭代的求解方法，即迭代周期以一定的时间步长推进，在一个迭代周期内，时间固定，然后求解满足约束条件的查证位置，如果该迭代周期无解，则进入下一个迭代周期。

假设某一迭代周期的无人机查证时刻为t，则该迭代周期内的计算步骤如下：

步骤1 确定最长、最短查证时间

无人机的最长查证时间来源于任务要求，记为tmax。

无人机的最短查证时间，即迭代起始时间，记为tmin，计算公式为

(5)

式中：disu,t为无人机与目标当前距离；vu为无人机当前速度；vt为目标当前速度；rmax为目标最远探测距离。

步骤2 迭代求解

假设迭代使用的时间步长为s，迭代起始时刻为tmin，则单次迭代周期内的计算过程为

1)如果t>tmax，航路规划无解，退出。

2)根据目标当前航向和航速，外推目标在t时刻的位置。

3)计算t时刻的太阳光照角度，得到无人机的探测方位范围。

4)根据t时刻目标位置、无人机探测方位范围和对目标的最远探测距离，计算能够满足探测要求的无人机飞行区域，表示为多边形P。

5)计算多边形P与有人机通信区域多边形的交集，结果称为无人机查证飞行区域。

6)将无人机查证飞行区域边界按照一定间隔离散取点，生成一系列备用查证点，去除位于威胁区域内的点，剩余点称为可用查证点。

7)将无人机当前位置作为航路规划的起点，分别将每一个可用查证点作为航路规划的终点，应用可视图和最短路径结合的方法，生成避开威胁区域的无人机飞行航路。分别计算每条无人机航路的飞行时间，将最短飞行时间记为tu，若tu>t，则此轮迭代不满足时间要求，令t=t+s，转到步骤1，进入下一轮迭代；若tu≤t，则此轮迭代生成的无人机航线满足时间和位置要求。基于尽早查证的原则，将此轮迭代生成的最短航路作为无人机查证航路。航路规划完成，退出。

2.3 航路重规划触发条件

无人机在根据规划好的查证航线飞行时，出现以下三种情况，需要重新规划无人机查证航线。

1)目标状态发生变化，需要重新规划查证航线。如果目标的航向或航速发生变化，即目标预期行动轨迹发生变化，则需要根据最新获取的目标航向和航速信息，重新规划无人机的查证航线。

2)战场威胁发生变化，需要重新规划查证航线。如果战场威胁情况发生变化，已有威胁区域改变或消失，或者突发新的威胁，则需要根据当前态势重新规划无人机的查证航线。

3)有人机航线发生变化，需要重新规划查证航线。如果与无人机协同执行任务的有人机航线发生变化，则有人机与无人机的可通信范围会随之变化，即无人机可以飞行的区域发生变化，则需要重新规划无人机的查证航线。

3 仿真实验

实验场景设计如下：有人机沿跑道形航线巡逻飞行，无人机在有人机通信范围内执行任务。场景中初始存在两个圆形威胁区域。实验假设30°以内的逆光角度为不利拍摄角度。假设14点整为初始时刻，初始时刻目标和无人机相距105 km，无人机位于目标的78.03°方位，目标速度15 m/s，航向180°，无人机速度30 m/s。假设传感器对目标的最大探测距离为30 km。如图3(a)所示。

根据当前目标运动状态，规划无人机查证航路，解算出的查证时刻为4 640 s，规划结果如图3(b)所示。

假设飞行928 s后，获取到新的目标情报，目标航向改变为160°。此时目标和无人机相距106.77 km，无人机位于目标的86.14°方位。立即重新规划无人机航路，解算出的查证时刻为3 071 s。规划结果如图3(c)所示。

假设飞行2 720 s后，突发新的威胁，则立即重新规划无人机航路，解算出的查证时刻为4 640 s。规划结果如图3(d)所示。

图3 无人机动态航路规划过程示意图

实验中迭代步长分别为60 s和600 s，完成上述场景的航路规划的算法运行时间如表1所示。

表1 不同迭代步长的航路规划用时

从仿真结果可以看出，本文算法生成的无人机查证航线，能够满足可见光传感器探测距离和角度约束、有人/无人机通信约束和战场威胁约束，能够根据目标运动状态变化或战场威胁变化调整无人机查证航路，且航路生成时间不大于3 s，能够满足动态规划要求。

4 结 语

本文针对可见光传感器无人机目标查证航路动态规划需求，提出了一种无人机查证航路动态规划方法。首先分析可见光传感器成像的影响因素，根据可见光传感器性能、目标大小、目标识别要求以及天气状况，确定对目标的最大查证距离，结合太阳角度，确定对目标的探测角度范围。在有人/无人机有效通信区域内，采用可视图法生成能够避开威胁区域的无人机查证航路。并且在目标运动状态发生变化或战场威胁发生变化时动态调整无人机航路。仿真结果表明该算法能够生成实用有效的查证航路，运行时间较短，可应用于动态航路规划。