【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机的航迹规划领域，具体涉及一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，可广泛应用于各类固定翼等无人飞行器低空避障突防航迹规划。
技术介绍
1、随着无人机设计和控制技术的不断提升，无人机已能在多种应用场景下承担较为复杂的任务；在军事领域，无人机常被应用于中短距离侦察任务、巡逻封控任务、针对高价值易摧毁目标的打击任务等；在民用领域，无人机常被应用于对目标的跟踪拍摄、对高楼层的消防灭火、对远距离的灾后通信中继、对洪水、滑坡、雪崩、地震等自然灾害的长期跟踪预测等任务。
2、其中，对无人机完成既定任务影响最深远的即为无人机的航迹规划方法。在无人机机载计算机种搭载适用的航迹规划方法可以使无人机脱离需要飞手操纵的限制，是使得无人机具有自主规划、智能控制的关键手段。无人机在执行任务的途中可能会遭遇任务目标位置变更、途径点突然侦测到威胁或障碍、更换无人机当前任务等情况，此时需要无人机根据目前的姿态状态与位置状态计算出将自身引导至新目标终点的可飞航迹。因此其机上搭载的规划算法需要满足以下要求：解算航迹时能结合无人机自身的飞行性能；解算航迹时能结合当前侦测到的威胁、障碍、禁飞区等使生成的航迹不通过上述区域；解算航迹时能根据地面起伏生成三维航迹；解算时的计算能力要求与解算占用的计算资源满足机载计算机的硬件能力约束。
3、目前的主流搜索算法主要分为以下几种：基于启发式的搜索算法，通过对路径进行不断计算代价函数选择前进方向，并最终优化抵达至终端节点；基于概率图的采样算法，这种方法通过在地图全局进行概率采样，
4、a*算法是一种典型的启发式搜索方法，它起源于传统的dijkstra算法，它以栅格地图为最小搜索单元，在每一步都寻找当前路径的最优解，从而找到一条总体路径代价较低的航迹路径。a*算法的搜索速度快，占用的计算资源较小，且经过适当改进可以很好地结合无人机飞行性能的约束，因而被广泛应用于无人机的在线航迹解算。
5、然而目前的a*算法仍存在以下不足：1、固定翼无人机的航程较长航速较快，运动范围较大，因而其规划空间大。对于大范围的规划空间，a*算法在离散栅格地图进行搜索时难以确定栅格单位，若栅格较小则搜索航迹速度慢并且航迹扭曲，若栅格较大则可能造成无法完成搜索找到合理航迹的情况。2、固定翼无人机在执行某些任务时需要尽可能贴近地面因而需要根据地面地势起伏不断变更高度、躲避障碍，但目前a*算法在扩展到三维时会严重影响其搜索效率使搜索速度急剧降低并占有极大的计算资源。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：
2、针对宽广范围内固定翼无人机的三维航迹规划面临发射前规划难度大、准备时间长、作战任务复杂等问题，本专利技术提供一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法。
3、为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
4、一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，包括：
5、获取航线的起始点，基于起始点采用改进a*航迹规划算法在规划的二维平面内进行搜索生成二维航迹点；
6、确定二维航迹点的初始航迹高度，基于飞行器的最大爬升/俯冲角约束和最小飞行高度约束，将二维航迹点从满足约束的初始航迹高度逐渐沉降，在满足约束的情况下逐渐沉降到最小相对飞行高度时停止沉降；当所有航迹点均停止沉降时航迹高度规划完成，获得可行的三维航迹。
7、本专利技术进一步的技术方案：基于起始点采用改进a*航迹规划算法在规划的二维平面内进行搜索生成二维航迹点，包括：
8、采用最小拓展步长对规划的二维空间进行划分，确定改进a*航迹规划算法的代价函数的权重值；
9、初始化节点，建立空的open表和closed表，将起始点加入open表中，每个节点包括二维坐标值、父节点、代价函数；
10、若open表为空，则说明搜索失败，重新调整算法初始参数进行节点的重新搜索；
11、在open表中找到代价函数值最小的节点，把该节点看作当前节点并加入closed表中，从当前节点进行拓展；
12、判断当前节点与目标点之间的距离是否满足收敛条件，若满足则将当前节点看作目标点的父节点，搜索完成，回溯所有父节点即可获得航迹规划的航迹；若不满足收敛条件，则由当前节点继续拓展节点，重新调整open表为最小堆，直至达到收敛条件。
13、本专利技术进一步的技术方案：所述改进a*航迹规划算法的代价函数：
14、f＝ω1·lx+ω2·lh+ω3·ld+ω4·w+ω5·t+ω6·u
15、其中，lx为采用曼哈顿方法确定当前节点到起始点间的真实距离，lh为表征当前节点到目标点的真实距离，ld为当前航迹节点对应地面投影点高程影响的飞行代价，w为对应威胁区与禁飞区的飞行代价，t为本次从起始点到本次航迹点生成时的转向次数代价，u为终端角度约束代价值；ω1为对应曼哈顿距离的权重系数，ω2为对应当前节点到目标点真实距离的权重系数，ω3为对应地形高程对二维航迹规划影响的权重系数，ω4为对应威胁区与禁飞区影响的权重系数，ω5为对应转向次数代价对应的权重系数，ω6为对应终端角度约束代价系数。
16、本专利技术进一步的技术方案：生成二维航迹点后还包括在相邻的两个航迹点之间等步长插值多个航迹点。
17、本专利技术进一步的技术方案：确定二维航迹点的初始航迹高度，包括：
18、通过dem数据计算所有航迹点对应地形高度，得到高度剖面中的最大高程；
19、基于最大高程、最小相对地面高度、起始点的高度确定航迹点的初始航迹高度：
20、h＝max{h0,(hmax+δhmin+1000m)}
21、其中，h0为起始点的高度，hmax为最大高程，δhmin为最小相对地面高度。
22、本专利技术进一步的技术方案：基于飞行器的最大俯冲角约束和最小飞行高度约束，将二维航迹点从满足约束的初始航迹高度逐渐沉降，在满足约束的情况下逐渐沉降到最小相对飞行高度时停止沉降；包括：
23、基于相邻两个航迹点之间的距离、俯冲角约束、爬升角约束、最大沉降步长确定航迹点的沉降裕度；
24、基于沉降裕度对航迹点的初始航迹高度进行沉降，将沉降后的高度与最小相对地面高度进行比较：若沉降后的高度高于最小相对高度则该航迹点可以沉降，否则不能沉降；
25、检查当前航迹点沉降后是否满足约束，若当前航迹点可以沉降且前一航迹点不能沉降，则需要检查沉降后的航迹点和前一航迹点是否满足飞行器俯冲约束；若当前航迹点可以沉降且后一航迹点不能沉降，则需要检查沉降后的航迹点和后一航迹点是否满足飞行器爬升约束；若满足约束则令当前高度下降沉降裕度。
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【技术保护点】
1.一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，基于起始点采用改进A*航迹规划算法在规划的二维平面内进行搜索生成二维航迹点，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，所述改进A*航迹规划算法的代价函数：
4.根据权利要求1所述一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，生成二维航迹点后还包括在相邻的两个航迹点之间等步长插值多个航迹点。
5.根据权利要求1所述一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，确定二维航迹点的初始航迹高度，包括：
6.根据权利要求1所述一种基于改进A*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，基于飞行器的最大俯冲角约束和最小飞行高度约束，将二维航迹点从满足约束的初始航迹高度逐渐沉降，在满足约束的情况下逐渐沉降到最小相对飞行高度时停止沉降；包括：
7.根据权利要求6所述一种基于改
8.一种计算机系统，其特征在于包括：一个或多个处理器，计算机可读存储介质，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，基于起始点采用改进a*航迹规划算法在规划的二维平面内进行搜索生成二维航迹点，包括：
3.根据权利要求2所述一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，所述改进a*航迹规划算法的代价函数：
4.根据权利要求1所述一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，生成二维航迹点后还包括在相邻的两个航迹点之间等步长插值多个航迹点。
5.根据权利要求1所述一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，确定二维航迹点的初始航迹高度，包括：
6.根据权利要求1所述一种基于改进a*算法的巡航低空突防任务航迹规划方法，其特征在于，基于飞行器...
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