【正文】 主控制能力奠定基礎(chǔ)。（1）對(duì)非協(xié)作式環(huán)境中無(wú)源探測(cè)技術(shù)的研究非協(xié)作式感知問題是最具挑戰(zhàn)性，也是各研究機(jī)構(gòu)關(guān)注的熱點(diǎn)。對(duì)于非協(xié)作式機(jī)動(dòng)障礙，無(wú)人機(jī)很難預(yù)測(cè)其飛行路線，不便做出合理的規(guī)避策略，甚至在復(fù)雜的環(huán)境中，還可能會(huì)引起多次沖突，對(duì)有人機(jī)而言，有人機(jī)傳感器配合人眼能很好的探測(cè)發(fā)現(xiàn)威脅并準(zhǔn)確感知。但是有人機(jī)上裝備的有源探測(cè)感知設(shè)備無(wú)法安裝在中小型無(wú)人機(jī)上，且無(wú)源探測(cè)傳感器容易受天氣條件的影響，不能直接提供距離、速度等信息，并且在執(zhí)行地面探測(cè)任務(wù)時(shí)難以兼顧感知規(guī)避。另外，對(duì)于體積小、重量輕和動(dòng)力差的無(wú)人機(jī)系統(tǒng)，也可以嘗試使用聲學(xué)傳感器。對(duì)于大型飛機(jī)，也可以嘗試用其輔助增強(qiáng)光電傳感器，尤其在飛機(jī)離開或接近機(jī)場(chǎng)時(shí)，因?yàn)槟菚r(shí)飛機(jī)通常飛行較低，發(fā)生碰撞的可能性也最大。（2）基于多傳感器信息融合的自主探測(cè)感知方法逐漸得到應(yīng)用傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)探測(cè)更多的依賴于外部數(shù)據(jù)鏈為其提供信息，依靠地面操作員對(duì)無(wú)人機(jī)傳感器獲得的信息進(jìn)行分析并作出決策。然而，數(shù)據(jù)鏈傳輸存在兩個(gè)問題：其一，傳輸需要時(shí)間。無(wú)人機(jī)從探測(cè)到障礙物到作出決策并實(shí)時(shí)機(jī)動(dòng)規(guī)避，其間留有的時(shí)間是很短暫的。通過(guò)數(shù)據(jù)鏈傳輸信息到操縱員做出決策這樣一個(gè)大回路來(lái)控制無(wú)人機(jī)已不能滿足實(shí)時(shí)性要求，很可能使無(wú)人機(jī)錯(cuò)過(guò)了避障的時(shí)機(jī)，導(dǎo)致與障礙相撞。其二，數(shù)據(jù)鏈容易受干擾。數(shù)據(jù)鏈傳輸存在不穩(wěn)定和易受干擾性，一旦數(shù)據(jù)鏈斷開，無(wú)人機(jī)就失去了感知能力，將嚴(yán)重威脅無(wú)人機(jī)和其它飛行器的飛行安全。因此需要發(fā)展自主探測(cè)并感知的技術(shù)，不僅要開發(fā)新型的雷達(dá)探測(cè)感知傳感器，還要研究實(shí)時(shí)性好、自主程度高的信息融合與知識(shí)挖掘技術(shù)，使無(wú)人機(jī)在沒有數(shù)據(jù)鏈支持的情況下，也能很好的感知識(shí)別周圍的環(huán)境態(tài)勢(shì)。（3）信息不一致條件下的多機(jī)航線避碰協(xié)調(diào)對(duì)于無(wú)人機(jī)自主防撞系統(tǒng)，維持多架無(wú)人機(jī)的信息一致和狀態(tài)一致是實(shí)現(xiàn)分布式協(xié)同的一個(gè)重要基礎(chǔ)。近年來(lái)，分布式多平臺(tái)一致性問題成為協(xié)同控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。針對(duì)無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的編隊(duì)構(gòu)型、對(duì)無(wú)人機(jī)高度一致、速度一致、時(shí)間一致等問題，國(guó)內(nèi)外提出了很多一致性協(xié)議，并展開了大量理論研究工作。但對(duì)于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)條件下的信息一致性問題，如何借鑒現(xiàn)有一致性理論研究的成果，在信息不一致的條件下實(shí)現(xiàn)多無(wú)人機(jī)一致決策將是未來(lái)一個(gè)重要的研究方向，并將為無(wú)人機(jī)避開協(xié)作式障礙奠定基礎(chǔ)。（4）規(guī)避行為決策由簡(jiǎn)單反射向智能推理型發(fā)展隨著機(jī)器人智能體智能水平的提高，之前的預(yù)定義方法將得到改善，從簡(jiǎn)單的反射型發(fā)展為高級(jí)的推理型。由于不可能事先考慮到所有可能出現(xiàn)的情況，簡(jiǎn)單的反射型避障無(wú)法滿足復(fù)雜多變的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，而基于推理的避障將使無(wú)人機(jī)在遭遇障礙時(shí)，能夠?qū)崟r(shí)的做出合理的決策，從而具有更高的智能性和更好的戰(zhàn)場(chǎng)適應(yīng)性。在這方面，智能控制領(lǐng)域也有很多成熟的理論方法，為行為決策由簡(jiǎn)單反射型向智能推理型發(fā)展提供了方法。（5）面向無(wú)人機(jī)避障的實(shí)時(shí)快速路徑規(guī)劃感知規(guī)避技術(shù)強(qiáng)調(diào)在出現(xiàn)預(yù)料到的障礙和威脅時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)重規(guī)劃，從而無(wú)人機(jī)探測(cè)到威脅到做出機(jī)動(dòng)動(dòng)作只有10秒左右的時(shí)間，對(duì)路徑規(guī)劃實(shí)時(shí)性和正確性要求都非常高。往往難點(diǎn)在于估計(jì)非協(xié)作式機(jī)動(dòng)障礙物的軌跡，避免做出與之相反的規(guī)避策略，造成二次沖突。很多用于預(yù)先航跡規(guī)劃的優(yōu)化計(jì)算方法，如A*算法、遺傳算法、蟻群算法等，由于需要不斷迭代優(yōu)化，其計(jì)算過(guò)程十分耗時(shí)，很難直接應(yīng)用，必須結(jié)合無(wú)人機(jī)避碰問題特點(diǎn)，研究快速在線航跡規(guī)劃方法。另外，盡管無(wú)人機(jī)能承受的機(jī)動(dòng)過(guò)載較有人機(jī)大得多，但軌跡還必須考慮無(wú)人機(jī)的物理性能，以確保無(wú)人機(jī)能執(zhí)行所規(guī)劃?rùn)C(jī)動(dòng)動(dòng)作。　文章結(jié)構(gòu)安排第一章 緒論：本章明確論文選題的背景、意義以及目的，介紹無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃的發(fā)展現(xiàn)狀，無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。第二章 無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃問題分析與建模：本章將簡(jiǎn)述無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障問題的分析和建模，并對(duì)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃常用方法及其具體應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)劣分析。第三章 基于改進(jìn)RRT的無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃：本章眾多研究RRT算法的原理特點(diǎn)，基于RRT的避障路徑規(guī)劃。第四章 Matlab實(shí)驗(yàn)對(duì)RRT算法的規(guī)避策略進(jìn)行仿真驗(yàn)證：本章在Matlab平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，仿真RRT算法規(guī)避策略，驗(yàn)證其有效性。第五章 結(jié)論：本章是對(duì)全文工作的總結(jié)以及對(duì)未來(lái)工作的展望。第二章　無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃問題分析與建?！o(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障問題分析無(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障問題，實(shí)際是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程，即要求找到一條從當(dāng)前位置到期望目標(biāo)位置的最優(yōu)可飛航路，同時(shí)滿足一定的約束條件。它涉及飛行力學(xué)、自動(dòng)控制、作戰(zhàn)效能分析、人工智能、運(yùn)籌學(xué)、計(jì)算機(jī)和圖像處理等多個(gè)學(xué)科和專業(yè)，是個(gè)綜合性的研究課題。規(guī)劃出的飛行路徑應(yīng)該使無(wú)人機(jī)能避開威脅，同時(shí)盡量縮短航程，并滿足機(jī)動(dòng)性能以及無(wú)人機(jī)的最大加速度、俯仰角、偏航角等約束要求。為了減小搜索空間，提高算法的收斂速度，大多數(shù)情況下人們往往只考慮二維平面內(nèi)的路徑規(guī)劃搜索，將水平面和垂直平面的規(guī)劃問題分開考慮，但是這么做很難有效地規(guī)避威脅得到最優(yōu)飛行路徑，因此，必須考慮真正意義上的三維實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃，并要求實(shí)時(shí)性和有效性，以適應(yīng)現(xiàn)代無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的快速反應(yīng)。影響實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃的因素主要有以下三方面：預(yù)定路徑價(jià)值——衡量無(wú)人機(jī)盡快回到預(yù)定路徑必要程度的綜合指標(biāo)，用表示。威脅代價(jià)——威脅代價(jià)主要與其威脅范圍s相關(guān)，威脅代價(jià)可表示為。油耗代價(jià)——由于無(wú)人機(jī)在地面一次所加的油量是有限的，因此它的航路必然受到油耗的限制，且由于無(wú)線電的作用距離受限，無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的位置不能超過(guò)其作戰(zhàn)半徑，因此必須考慮油耗代價(jià)?！o(wú)人機(jī)實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃問題建模無(wú)人機(jī)多數(shù)情況下執(zhí)行特定的偵察監(jiān)視飛行任務(wù)，若無(wú)特殊情況則按預(yù)定路徑飛行，若在探測(cè)范圍內(nèi)發(fā)現(xiàn)威脅則在以當(dāng)前點(diǎn)為起點(diǎn)重新規(guī)劃飛行路徑，并對(duì)威脅實(shí)時(shí)探測(cè)，在保證不與威脅相撞的前提下，規(guī)劃可行飛行路徑回到預(yù)定路徑上繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)，目標(biāo)函數(shù)可表示為式中：為預(yù)定路徑價(jià)值；為航路代價(jià)。對(duì)于航路代價(jià)而言，根據(jù)航路規(guī)劃的影響因素分析，它包括威脅代價(jià)和油耗代價(jià)。威脅代價(jià)與油耗代價(jià)按一定權(quán)重進(jìn)行求和，威脅代價(jià)權(quán)重為，油耗代價(jià)權(quán)重為，且。則航路代價(jià)為通過(guò)上述分析，得航路的目標(biāo)函數(shù)可表示為:無(wú)人機(jī)實(shí)際飛行過(guò)程中還需要考慮動(dòng)力學(xué)約束，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）無(wú)人機(jī)的最小飛行高度。記每一段航路飛行高度為，則應(yīng)滿足：，(i=1，…，n)不同于二維實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃僅考慮水平方向航路規(guī)劃，三維實(shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃必需考慮高度影響。（2）無(wú)人機(jī)的最大航程。無(wú)人機(jī)在整個(gè)飛行過(guò)程中的飛行路程，受到飛機(jī)燃油和飛行時(shí)間配給的限制。記最大航路長(zhǎng)度為，則每一個(gè)航段距離應(yīng)滿足。（3）無(wú)人機(jī)的最大俯仰角。無(wú)人機(jī)在三維航路規(guī)劃時(shí)爬升俯沖飛行時(shí)必須考慮俯仰角的約束，具體可寫為：其中表示在xy平面與原點(diǎn)的距離。（4）無(wú)人機(jī)的最大偏航角。無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中在二維平面中的左右偏轉(zhuǎn)角度受其最大偏航角約束，具體可寫為：（5）無(wú)人機(jī)的最遠(yuǎn)視距F。這項(xiàng)參數(shù)決定了無(wú)人機(jī)在按預(yù)定航跡飛行時(shí)發(fā)現(xiàn)未知威脅的最遠(yuǎn)距離。若該無(wú)人機(jī)的最遠(yuǎn)視距大，則其路徑規(guī)劃的時(shí)間就較為充裕，若最遠(yuǎn)視距較小，則對(duì)其機(jī)動(dòng)能力有較高要求，防止在發(fā)現(xiàn)未知威脅后還未來(lái)得及規(guī)劃路徑就與威脅相撞。（6）無(wú)人機(jī)的最小步長(zhǎng)。最小步長(zhǎng)決定了無(wú)人機(jī)在改變飛行姿態(tài)前必須直飛的最短距離?！?shí)時(shí)避障路徑規(guī)劃常用方法及其具體應(yīng)用，優(yōu)劣分析在搜索智能領(lǐng)域中，無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃問題受到了相當(dāng)?shù)闹匾?。?dāng)具備完整精確的環(huán)境信息或是已知預(yù)定飛行路徑節(jié)點(diǎn)時(shí)，可用一次性的全局規(guī)劃來(lái)得到一條自起點(diǎn)到終點(diǎn)的最優(yōu)飛行路徑。但實(shí)際上，在現(xiàn)實(shí)的環(huán)境中，會(huì)有許多未知的威脅出現(xiàn)，其中包括高空的靜態(tài)威脅以及動(dòng)態(tài)飛行器等威脅，只有當(dāng)無(wú)人機(jī)飛到距離它們?cè)谔綔y(cè)距離內(nèi)時(shí)才能發(fā)現(xiàn)，這時(shí)地面一次性全局規(guī)劃已不能滿足要求。在這種情況下，無(wú)人機(jī)需要在飛行的過(guò)程中實(shí)時(shí)處理新出現(xiàn)的威脅，依靠實(shí)時(shí)探測(cè)到的環(huán)境及威脅信息，經(jīng)過(guò)重規(guī)劃來(lái)獲得當(dāng)前已知信息下的最優(yōu)飛行航跡。重規(guī)劃要考慮的主要問題是航跡的最優(yōu)性以及規(guī)劃的實(shí)時(shí)性。在過(guò)去的十年中，人們提出了一些算法已經(jīng)成功應(yīng)用于解決高維空間的路徑規(guī)劃問題，比如隨機(jī)勢(shì)力場(chǎng)法和概率地圖法。隨機(jī)勢(shì)力場(chǎng)依賴于一個(gè)好的啟發(fā)式函數(shù)，當(dāng)遇到威脅、運(yùn)動(dòng)學(xué)上的差異約束或是動(dòng)力約束時(shí)，它就會(huì)變得困難起來(lái)。在概率地圖法中，我們通過(guò)產(chǎn)生隨機(jī)形狀，連接不同形狀產(chǎn)生路徑的方法。規(guī)劃完整系統(tǒng)時(shí)，局部步長(zhǎng)可能是高效的。然而，在在非完整約束的情況下，連接問題與設(shè)計(jì)一個(gè)非線性控制問題一樣麻煩。概率地圖法中可能需要連接許多的節(jié)點(diǎn)或是狀態(tài)來(lái)尋找解決方案，如果每個(gè)連接點(diǎn)都類似于一個(gè)非線性控制問題，這樣路徑規(guī)劃的實(shí)時(shí)性是很難實(shí)現(xiàn)的。近年來(lái)，許多學(xué)者在三維航路規(guī)劃方面作了大量的工作，主要研究如下：海軍航空工程學(xué)院范洪達(dá)將三維航路分解為水平方向和垂直方向的兩個(gè)航路并分別應(yīng)用改進(jìn)的遺傳算法和適應(yīng)角法進(jìn)行規(guī)劃仿真?？哲姽こ檀髮W(xué)李銳通過(guò)引入狀態(tài)空間節(jié)點(diǎn)的概念生成三維航路搜索空間，將原來(lái)的航路規(guī)劃問題簡(jiǎn)化為在狀態(tài)空間中的搜索尋優(yōu)問題。陳琳采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法進(jìn)行無(wú)人機(jī)的三維航路規(guī)劃，以最大水平轉(zhuǎn)彎角、最大爬升下滑角、最小步長(zhǎng)、最小離地高度和最短距離作為適應(yīng)度函數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。北京航空航天大學(xué)洪曄為解決算法時(shí)空開銷大、無(wú)人機(jī)航向改變頻繁的缺點(diǎn)，提出一種基于狀態(tài)聚類方法的HMDP模型，并將其拓展到三維規(guī)劃中。夏潔提出一種基于啟發(fā)式搜索和禁忌搜索技術(shù)的任務(wù)路徑規(guī)劃問題的有效算法，通過(guò)對(duì)不同重要程度的任務(wù)進(jìn)行分層調(diào)度，得到較為滿意的決策結(jié)果，該算法具有搜索宅間小、求解速度快的優(yōu)點(diǎn)。南京航空航天大學(xué)陳謀研究了一種基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)人機(jī)三維航路規(guī)劃方法，將最短路徑的信息反饋到系統(tǒng)中作為搜索的指導(dǎo)信號(hào)，并改進(jìn)節(jié)點(diǎn)選擇方法，以提高應(yīng)用蟻群算法搜索無(wú)人機(jī)三維航路的效率。鮑帆針對(duì)無(wú)人機(jī)的快速航路規(guī)劃展開研究，結(jié)合無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中的約束條件，提出動(dòng)態(tài)權(quán)值的三維LPA*的航路規(guī)劃方法對(duì)二維航線產(chǎn)生的航線點(diǎn)之間進(jìn)行規(guī)劃，滿足地形回避和威脅回避，當(dāng)數(shù)字地圖改變時(shí)，LPA*算法可通過(guò)檢測(cè)局部一致性來(lái)避免進(jìn)行重新的全局搜索，縮減了搜索空問，從而可以快速地修正航路。西北工業(yè)大學(xué)陳冬利用粒子群優(yōu)化算法，將約束條件和搜索算法相結(jié)合，從而有效減小搜索空間，得到一條全局最優(yōu)路徑。華中科技大學(xué)嚴(yán)江江針對(duì)三維航路規(guī)劃的實(shí)時(shí)性問題，不同于通常的最優(yōu)優(yōu)先算法，該方法使用可行優(yōu)先的準(zhǔn)則，有效地剪除了搜索空間，提高了搜索效率，從而使三維航路規(guī)劃能夠應(yīng)用于實(shí)時(shí)航路規(guī)劃中。綜上所述，無(wú)人機(jī)三維航路規(guī)劃的優(yōu)化算法主要可歸納為以下幾類：智能化方法。包括粒子群優(yōu)化算法、遺傳算法、蟻群算法、禁忌搜索及啟發(fā)式搜索等。幾何方法。如Voronoi圖表等結(jié)合一些圖論搜索方法如Dijkstm法快速尋找最優(yōu)路徑。人工勢(shì)場(chǎng)法等。其中，遺傳算法收斂速度過(guò)慢，且容易陷入局部最優(yōu)，可以和模擬退火算法結(jié)合使用，但仍不能真正解決上述缺點(diǎn)；啟發(fā)式搜索A+算法是用于路徑搜索和規(guī)劃的經(jīng)典方法，但它在搜索過(guò)程中暴露的不足也很明顯；人工勢(shì)場(chǎng)法一般結(jié)合Voronoi圖或遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化，存在的問題是算法收斂時(shí)間太長(zhǎng)，一般用做完成航路規(guī)劃的后期處理。以上方法的基本思路是通過(guò)降維減少搜索空間，提高搜索效率，其實(shí)質(zhì)仍然是二維航路規(guī)劃，但是這么做很難同時(shí)考慮威脅回避、航跡的最優(yōu)性以及規(guī)劃的實(shí)時(shí)性。隨著信息化戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)程的發(fā)展及科技的日益創(chuàng)新，防空體系日益完善，雷達(dá)及導(dǎo)彈性能更加優(yōu)越，事先很難完成探測(cè)和定位，因此，三維低空突防航路規(guī)劃及實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)規(guī)劃具有很強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)意義，但無(wú)人機(jī)航路規(guī)劃尚存在以下問題：（1） 航路系統(tǒng)約束過(guò)于簡(jiǎn)化。目前對(duì)無(wú)人機(jī)動(dòng)力學(xué)約束考慮過(guò)于簡(jiǎn)單，造成由此制定的航路往往受動(dòng)力學(xué)約束而實(shí)際不可飛；此外，對(duì)威脅場(chǎng)空間降維處理至二維空間，