双层优化的多无人机合作式冲突探测与解脱

作者：付其喜; 梁晓龙^*; 张佳强; 侯岳奇

来源：哈尔滨工业大学学报, 2020, 52(04): 74-83.

• 无人机
• 冲突解脱
• 双层优化
• 随机并行梯度下降法
• 序列二次规划
• 蒙特卡洛法

为解决多无人机基于航向的合作式短期冲突探测与解脱问题,提出一种局部集中双层优化的合作式方法.首先将既有冲突约束与潜在冲突约束视为同一类型约束,以保证多无人机冲突问题在最大范围内求解,并设计了基于采样的冲突探测方法;通过旋转局部坐标系减少了搜索的可行区域数量,且分析了终点约束与切线约束两种解脱约束条件;然后运用图论的方法对多无人机冲突问题进行冲突关系划分,将由机动导致的无人机额外飞行距离作为解脱代价设计了机动代价函数,为求解所设计的机动代价函数这个非线性优化问题提出了双层优化策略,即先利用随机并行梯度下降法(stochastic parallel gradient descent,SPGD)搜索航向解脱的初始可行解,再运用序列二次规划(sequential quadratic programming,SQP)求得最优解以进行最优的航向解脱.最后运用蒙特卡洛法对算法进行了可靠性评价.结果表明,本方法能够满足在线规划的需要,在解脱开始距离Davo=τ×vi(τ=25 s)的情况下能够实现100%的冲突解脱,该方法能够在保证多无人机冲突解脱安全性的基础上减少机动消耗.

• 单位
  空军工程大学