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道的各种算法优缺点...
我们都知道⽆⼈机(UAV )因具有可探测性低、造价低廉、不惧伤亡、起降简单、操作灵活、系统配置多样化、⾃动控制智能化等特点，因⽽在未来⼀体化联合作战中扮演越来越重要的⾓⾊。然⽽早期的⽆⼈机都是按照地⾯任务规划中⼼预先计算并设定好的航迹飞⾏，但是随着⽆⼈机所承担的任务越来越复杂，其飞⾏环境的不确定性，对航迹规划的要求也将越来越⾼。
⽆⼈机航迹规划的主要根据任务⽬标规划满⾜约束条件的飞⾏轨迹，是⽆⼈机先进任务规划系统的关键组成部分。航迹规划的⽬的是根据预设数字地图，通过GPS/INS组合导航系统，在适当时间内计算出最优或次最优的飞⾏轨迹。考虑到数字地图误差及随机环境的影响( 如随机风场等)，要求⽆⼈机在飞⾏过程中具有动态修正轨迹的能⼒，能回避敌⽅威胁环境，安全地完成预定任务。⽆⼈机航迹规划。主要包括环境信息( 如随机风场、敌⽅雷达扫描半径范围、及导弹⾼炮打击威胁区、地形因素)、⽆⼈机系统约束、航迹规划器、⽆⼈机⾃动驾驶仪等。航迹规划总框架图如图1所⽰： 航迹总框图如图1所⽰
再者，根据执⾏任务”飞机性能的不同，航迹规划可以分为攻击⽆⼈机航迹规划及侦察⽆⼈机航迹规划；
根据规模的不同，可以分为单机及多机协同编队航迹规划；根据飞⾏过程的不同，可以分为爬升航迹规划、着陆航迹规划、及巡航航迹规划；根据飞⾏环境的不同，可以分为确定环境及不确定环境航迹规划。此外，按照实现功能可以划分为离线静态航迹预规划及在线动态实时航迹规划。其算法可分可⾏性⽅向算法、通⽤动态算法及实时优化算法。根据规划范围可分为全局规划算法及局部寻优算法。如Dynapath算法是⼀种前向链动态规划技术，在⼤的任务区域内进⾏航线规划是典型的⼤范围优化问题，Dynapath 算法可以得到问题的全局最优解。但该算法具有维数爆炸特性的缺陷。
航迹规划按照步骤可以分为两个层次：第⼀层是整体参考航迹规划；第⼆层是局部航迹动态优化。整体参考航迹规划是飞⾏前在地⾯上进⾏的。参考航迹的优劣依据预先确定的性能指标，⼀般根据⽆⼈机飞⾏的任务要求、安全要求、飞⾏时间和其他战略、战术考虑等因素组合确定，以此最优性能为标准，通过动态路径规划算法⽣成⼀条最优参考航迹。有了参考航迹之后，⽆⼈机受环境及⾃⾝约束条件如最⼩转弯半径、滚转⾓等限制，在实际飞⾏中并⾮严格沿着参考航迹来飞，⽽是对参考航迹进⾏局部动态优化，最后⽣成最优航迹。按照⼏何学的观点可以分为基于图形和基于栅格的规划⽅案。⼀般来说，前者较为精确，但需要较长的收敛时间；此外按照规划决策可以分为传统规划算法及智能规划算法。
接下来，来分享⼀下关于⽆⼈机航迹规划算法⽅⾯的相关内容：
航迹规划算法可以分为传统经典算法和现代智能算法两⼤类。其中，前者主要包括动态规划法、导数相关法、最优控制法；后者主要包括启发式寻优搜索、遗传算法、⼈⼯神经⽹络(ANN)，体智能(SA: Swarm Intelligence，主要包括蚁算法(ACO)、粒⼦算法(PSO)蜂算法(ABC))等。 聚乙二醇辛基苯基醚传统规划算法
(1)动态规划算法
动态规划算法是解决多级决策最优化问题的常见算法。该算法应⽤于⽆⼈机航迹规划中，要求模型相对简单，不要求威胁场连续性，可以获得全局最优解，但缺陷是随着规划区域的扩⼤，受状态空间的限制，会出现组合爆炸，只能应⽤于⼩范围内的搜索(如在⽆⼈机⾼空作业并且威胁单⼀的情况下可取得良好的效果)，不易应⽤于三维空间。因此，必须降维简化计算，以提⾼速度，如将三维航迹分解为⽔平⽅向和垂直⽅向两个⼆维航迹并分别进⾏计算，或通过数字地图预处理技术，将三维最优航迹规划转化为安全曲⾯上的⼆维航迹规划。
(2)导数相关法
采⽤导数相关法，主要有最速下降法、⽜顿法、共轭梯度法、拟⽜顿法、信赖域⽅法和最⼩⼆乘法，其中最速下降法⽬前使⽤⽐较多。最速下降法是S.J.Asseo于1982年提出的，它应⽤最速下降法求解
地形跟踪(TF: Terrain Following) 及地形规避(TA: Terrain Avoiding)问题。该⽅法相对较简单，收敛速度较快，需要地形⼀阶编导连续，相对最优控制法对地形要求不⾼：但由于算法是建⽴在⽬标函数梯度基础上，要求导函数连续、迭代运算量⼤，且易陷⼊局部最优解。通常，该算法中关于威胁的考虑过于简单，仅以飞⾏⽅向同威胁⽅向的夹⾓作为威胁⼤⼩的计算依据。将威胁场迭加于地形之上，相当于通过增加地形的⾼度来实现对威胁场的处理，因此，不能反映地形对威胁的遮蔽作⽤。
(3)最优控制⽅法
最优控制算法在⽕箭、卫星轨道规划中有⼴泛的应⽤。该算法对地形要求较严，⼀般要求地形的⼆阶偏导函数连续；模型及其参数相对复杂，在复杂地形下可能出现死锁，容易发散，规划时间长。因此，在处理TF/TA问题时,⼀般将问题进⾏分解。TF主要考虑垂直⾯内的运
动，TA则是⽔平⾯的运动，不同的平⾯内分别进⾏规划。直升飞机的地形跟踪三维路线直接⽣成法以速度⽅向与地形的切平⾯坐标轴间的夹⾓作为控制量，飞机的位置坐标作为状态变量，将路线规划问题化为⼀起点固定、终端⾃由、时间⾃由的最优控制问题，通过不断地改变初始航向的⽅法，使路线的终点接近⽬标点。这种⽅法的优点在于将两端固定的问题简化为⼀端固定、⼀端⾃由的问题，从⽽⼤⼤简化了伴随向量的求解。
传统⽅法存在着共同的缺点，未考虑启发因素，不具备智能搜索功能，容易陷⼊局部最优，算法通过
液压式浮球阀⼤规模的反复迭代以弥补智能导向能⼒的缺乏。因此，算法计算时间长。
渗透印章智能规划算法
(1)启发式寻优搜索
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启发式搜索是在状态空间中的搜索，对每⼀个搜索的位置进⾏评估，得到最好的位置，再从这个位置进⾏搜索直到⽬标，省略⼤量的搜索路径，提⾼效率。A*算法是⼀种经典的启发式搜索算法，该算法⼀般应⽤于基于栅格的数字地图中，多⽤于解决静态规划的问题。在应⽤过程中，⼀般取距离代价和威胁代价等⽅⾯的加权和来表⽰实际代价。A*算法同样存在随搜索区间的增⼤，内部存储数据增加，搜索时间过长，实时性⽆法保证的问题，⼀般应⽤于⼆维空间的搜索。通常对基本A*算法进⾏改进，使之能应⽤于实时规划。如三维稀疏A*算法(SAS)通过准确有效的剪除不符合要求的状态来使规划快速收敛。采⽤栅格的形式构造飞⾏环境，运⽤⼀种改进的A*算法搜索，将距离代价、威胁代价以及机动性代价三者的加权和作为路径代价，并运⽤模糊技术为三者的权值进⾏分配，针对环境的变化可以调整权系数，对动态环境有较⾼的适应性。采⽤各栅格代价值(MCarray)作为输⼊产⽣各栅格到⽬标节点的最⼩代价值(BCarray)作为启发式项，取得了良好效果。传统的A*算法存在搜索速度慢和耗内存空间⼤的缺陷。为了加快搜索过程和节省内存空间，通过分区搜索并结合飞⾏约束削减搜索节点，提出了稀疏A*算法。通过创建Cheap表及降低搜索空间的⽅法，改进A*算法，解决了算法进⾏⼤空间搜索时，耗时急剧增加的问题，因此提⾼了算法的效率。仿真结果表明，该⽅法计算速度快，易于实现。
(2)遗传算法
遗传算法(GA)是可⽤于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法。该算法通过染⾊体的复制、交叉、变异得到新的个体，并对个体性能进⾏评估，从⽽得到最优的符合要求的个体。与传统的优化算法相⽐，主要有以下特点: (1) GA以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接决策变量的实际值本⾝，⽽遗传算法以它的某种编码形式。(2) GA直接以适应度作为搜索信息，⽆需导数等其它辅助信息。(3) GA使⽤多个点的搜索信息，具有隐含并⾏性。(4) GA使⽤概率搜索技术，⽽⾮确定性规则。但是由于⽆⼈机航迹规划存在时间上和计算机资源的约束，GA会出现早熟现象，得不到全局的最优解。
铝合金框架利⽤极坐标描述威胁位置和航迹点，将路径编码由⼆维缩减⾄⼀维，通过降低搜索空间来提⾼优化效率。采⽤遗传算法并以侦察效率指标评估的计算⽅法，解决了航迹规划中的侦察效率量化问题，通过该⽅法得到的侦察航迹可以有效地提⾼⽆⼈机的侦察效率"。遗传算法的关键在于对体的编码，经过⼤量的实验表明，使⽤浮点数编码⽐⼆进制编码在CPU计算时间上更加有效。初始体的选取应具有多样性，使得规划空间的每⼀个体都有机会参与进化。利⽤导航点的坐标信息以及⼀位校验位对航迹进⾏实值编码，结合航迹的约束条件以及评价函数对航迹体进⾏分析，然后采⽤⾃设定的⼏种遗传算⼦对体进⾏操作。采⽤更能符合实际的B样条曲线来表⽰航迹，对⽆⼈机全局和局部航迹进⾏规划。遗传算法良好体搜索性能，固有的并⾏计算能⼒等优点都使得此算法在航迹规划中被⼴泛应⽤。
但遗传算法进⾏路径规划存在费时的问题，⼀般将其应⽤于参考航迹的规划过程，很难应⽤于实时规划。从算法结构上进⾏改造，将变异操作从交叉操作中分离出来，成为独⽴的并列于交叉的遗传寻优操作；在交叉操作中，以“门当户对”原则进⾏个体的配对，利⽤混沌序列确定交叉点，实⾏单点交叉，以确保算法收敛精度；在变异操作中，利⽤混沌序列对染⾊体中多个基因进⾏变异，避免了算法早熟。
(3)神经⽹络⽅法
由于Hopfield⽹络引⼊了“能量函数”的概念，在达到稳定时⽹络的能量最⼩，所以很⾃然地可以⽤其特殊的⾮线性动态结构来解决优化之类的技术问题。⼀种基于Hopfield神经⽹络的⽆⼈机地形跟随(TF)/地形回避(TA)的航迹规划⽅法将地形信息反映到算法参数连接权中，利⽤扩展的Hopfield模型结合⽆⼈机约束条件实现航迹安全、合理的规划。使⽤基于距离变换的串⾏模拟构建数值势场, 加速了数值势场的传播。在学习过程中，通过调整连接权系数改变局部势场分布。试验表明，算法在单处理器上可以进⾏有效的快速航迹规划，该⽅法具有较⾼的效率和环境适应性。
蚁算法
蚁算法( ACO)是⼀种⽤来在图中寻优化路径的机率型技术，其灵感来源于蚂蚁在寻⾷物过程中发现路径的⾏为。该⽅法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。为提⾼⽆
⼈机作战任务的成功率，提出了基于蚁算法的适⽤于航迹规划的优化⽅法，该⽅法可以保证⽆⼈机能够以最⼩的被发现概率及可接受的航程到达⽬标点。保留最优解、⾃适应状态转换规则和⾃适应信息激素更新规则，有效地提⾼了算法收敛速度和解的性能"。基于改进蚁算法的⽆⼈机三维航迹规划⽅法，则以保证在敌⽅防御区域内以最⼩的被发现概率以及可接受的航程到达⽬标点。⾸先对⽆⼈机三维航迹规划模型进⾏分析，在此基础上采⽤蚁算法对三维航迹进⾏优化。其次，将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号，并改进节点选择⽅法，以提⾼应⽤蚁算法搜索⽆⼈机三维航迹的效率。最后，将所研究的⽅法应⽤于⽆⼈机的三维航迹规划。仿真结果表明，本⽂提出的⽅法是有效的。改进蚁算法的初始信息素强度与启发因⼦，并以岛屿进攻战役这⼀特定作战任务为例，就实现了侦察多⽬标时的航迹规划问题。在每次循环结束，保留其最佳结果及改进蚂蚁状态转换规则，对基本蚁算法提出了改进，提供了⼀种新的有效的航迹优化算法。仿真结果表明，改进的算法克服了原算法的收敛速度慢、易于过早陷⼊局部最优的缺点。针对传统蚁算法在搜索过程中出现停滞现象，还研究出⼀种Q-学习的⾃适应蚁算法的⽆⼈机航迹规划⽅法，仿真结果表明，该⽅法也是⼀种有效的航迹规划⽅法。
综上所述，各种智能优化算法都有其⾃⾝特点，编程的复杂程度也不⼀样，启发式寻优搜索对动态环境有较⾼的适应性，可应⽤于实时规划，但存在搜索速度慢和耗内存空间⼤的缺陷。蚁算法在概念上较为接近航迹规划问题，编程相对⽐较容易，但随着问题规模的扩⼤，需要较⼤的存储空间；遗传
算法⽬前使⽤⽐较⼴泛，但是由于航迹长度的不确定，导致编码长度动态修改，增加了编程的复杂度；神经⽹络法适⽤于TF/ TA的航迹规划，⽽对于具有雷达、导弹及⾼炮等威胁因素未作考虑。此外，为有效利⽤算法各⾃的优势，混合算法将成为航迹规
划算法的发展趋势。
⽆⼈机实时航迹规划是当今⽆⼈机集配合，集战术再规划，集战术⽬标再制定等⾼级⾃主飞⾏的技术基础，也是提⾼⽆⼈机的⽣存概率的⼀种最有效的⼿段。如果你想更系统，更快速的推进⽆⼈机集项⽬研究，可以在已经开发好的⽆⼈机集平台上开展项⽬实验及科研。
现在已经开发好的⽆⼈机集科研平台，可⽤于⽆⼈系统的动态建模和控制研究、运动规划、避障控制、多信息融合、编队控制、多智能体协调控制、⽆⼈系统⾃主控制等研究⽅向。
可进⾏的多机编队飞⾏实验⾮常全⾯及具有实⽤性：
❉多⽆⼈机协同搜索区域分割与覆盖算法仿真
❉多⽆⼈机任务分配策略实验
❉多机编队队形设计、保持、变换和防撞实验；
❉多⽆⼈机任务航迹规划实验
❉多⽆⼈机通信组⽹实验
在⽆⼈机编队飞⾏⽅⾯，可提供⽆⼈机编队飞圆形、空间8字、空间螺旋，队形变换，从跟随、空地协同等⽆⼈机编队例程。这些例程完全开源。多种视频教程由浅⼊深地为⽤户讲解实验的原理、步骤、⽬标等，并附有相应的配套例程代码，⽅便⽤户快速掌握、理解。
⽽且平台开放性⾼，接⼝丰富。可以很⽅便地进⾏⼆次开发。还可根据⽤户的实际需求定制整个系统平台，并提供相应的技术⽀撑和详细的例程及说明书指导。满⾜⽤户的个性化和差异化需求，使平台更加契合⽤户的使⽤特点和习惯，提升体验感和交互率，减少⽤户熟悉平台的时间成本，⼤⼤提⾼⽤户的开发效率和体验。
重要的是，集研发平台所有的例程都可以在仿真平台中模拟仿真。可以软件在环仿真，硬件在环仿真，实现仿真和实物开发有机结合。可以在实测之前通过仿真测试验证算法的可靠性和有效性，然后⽆缝切换到本集研发平台。⼤⼤提⾼研发效率。
平台接⼝不仅丰富、⽽且开放性强，⽤户不需要掌握太多的底层编程技术即可完成算法的修改和验证。⽀持C、C++、Python、ROS、Matlab/Simulink等多种编程环境，提供完善的⼆次开发接⼝。
兼容的定位系统也覆盖全⾯，⽬前涵盖主流的室内外定位⽅式。可提供光学定位系统、UWB定位系统、激光定位系统、GPS、RTK等多种定位平台，定位系统覆盖⾯积可根据客户要求定制。
在通信⽅⾯：⽀持WIFI、数传、等多种集通讯⽅式。
随着对⽆⼈机航迹规划要求的越来越⾼，未来⽆⼈机航迹规划在算法⽅⾯的发展⽅向及研究重点主要有: (1)不确定环境下的实时航迹规划。对多传感信息运⽤不确定性理论进⾏综合处理，以便合理有效利⽤各种信息，对战场态势进⾏评估，真正实现在⽆⼈⼲预的情况下，根据探测结果⾃动修改航迹; (2)战术级的强实时的航迹规划问题; (3)⾼效的全局搜索⽅法和局部搜索⽅法的混合使⽤;(4) 多任务⽬标(如低空突防、⽬标搜索营救、信息侦察等任务)综合的规划算法: (5) 多机协同规划算法。要求执⾏任务时，整体代价达到最优:(6)针对地形、敌情信息处理⽅法的研究算法。此项研究直接决定了规划路径的质量。
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