【摘 要】
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由于无人机具有部署简单、易于操作、灵活性强等特点,使其被大量应用于各个行业领域中。但随着任务难度的增加与反无人机技术的出现,单无人机很难独自完成任务,为避免任务失败人们提出了使用多无人机共同执行任务。协同航迹规划对多机共同完成任务起着至关重要的作用,而航迹规划算法更是协同航迹规划技术的核心所在,所以本文研究了基于灰狼优化算法（GWO）的单机航迹规划和多机协同航迹规划。本文主要研究的工作如下:（1）
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由于无人机具有部署简单、易于操作、灵活性强等特点,使其被大量应用于各个行业领域中。但随着任务难度的增加与反无人机技术的出现,单无人机很难独自完成任务,为避免任务失败人们提出了使用多无人机共同执行任务。协同航迹规划对多机共同完成任务起着至关重要的作用,而航迹规划算法更是协同航迹规划技术的核心所在,所以本文研究了基于灰狼优化算法（GWO）的单机航迹规划和多机协同航迹规划。本文主要研究的工作如下:（1）利用提出的环境建模方法对无人机航迹规划空间进行建模,分析了无人机在规划航迹时受到的物理约束条件和飞行环境约束条件并且设计了航迹代价函数。（2）为了确保无人机能利用GWO算法在已知三维空间中规划出质量较优的航迹,针对原算法存在的缺陷进行了改进优化。首先在算法初始化时添加了反向学习策略,保障了初始种群的多样性,改善了算法的寻优性能。其次,为了增强算法的探索开发能力、防止算法陷入局部极值,优化了收敛因子公式和位置更新策略。最后对位置更新后的个体实施精英选择保留策略,加快了种群个体朝着最优解进化的速度。仿真实验证明了改进灰狼优化算法（IGWO）在收敛性和寻优能力方面的优越性,可以规划出质量较好的航迹。（3）为了应对无人机实时飞行时可能遇到突发威胁的情况,在IGWO算法的基础上融入改进人工势场法（IAPF）,形成了IAPF-IGWO算法。IAPF算法中设计了无人机与目标点的距离阈值,修正了引力场的函数方程,避免了出现无人机与目标点相距较远可能导致碰撞障碍物的情况;为及时摆脱局部最优,提出了一种斥力反向的方法;同时在原引力场的基础上增加了一个回归引力场,避免了目标不可达情况的出现。仿真结果表明在面对突发威胁时无人机能利用IAPF-IGWO算法实现对航路进行部分重规划达到实时避障的效果。（4）利用IAPF-IGWO算法对多无人机协同航迹规划进行了深入研究,对航迹规划中的目标分配问题和时空协同约束条件进行了分析,给出了协同航迹规划的综合代价函数和流程图,实验结果表明了IAPF-IGWO算法能为多无人机规划出符合约束条件的一组航迹。
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