人机协同智能算法在低空突防航迹规划中的应用

"人机协同智能航迹规划算法应用于低空突防场景，旨在解决有人机和无人机(UAV)协同作战中的航迹规划问题。通过结合人工辅助决策和改进的智能算法，该方法利用变长度基因编码表示飞行路径，以应对‘高危环境’下的突发威胁。" 本文由任鹏和高晓光发表在《系统仿真学报》第27卷第2期，2015年2月刊，探讨了人机协同在智能航迹规划中的应用。在现代军事战术中，无人机的低空突防能力对于突破敌方防线至关重要。然而，这一过程中面临的挑战包括如何在复杂环境中规避突发威胁，同时充分利用地形进行隐蔽。 作者提出的人机协同智能航迹规划算法，旨在克服传统智能算法的局限性，充分利用人类的智慧和经验。算法的核心是采用角度量的变长度基因编码来表示飞行航迹，这种编码方式能够更灵活地适应不同的飞行条件和威胁环境。在规划过程中，人脑的介入可以对突发威胁的覆盖范围做出快速响应，引导航迹规划的方向，从而提高规避威胁的效率。 通过大量仿真计算，结果显示该算法能够有效地规划出三维航迹，实现对突发威胁的躲避，同时兼顾地形回避和地形跟随。这些特性对于确保无人机在低空突防任务中的生存能力和任务完成率具有重要意义。因此，该算法具有较高的实用价值，对于未来有人机与无人机协同作战的航迹规划提供了理论和技术支持。 关键词涉及的领域包括：突发威胁处理、人机协同机制、低空突防策略以及航迹规划方法。这一研究为无人机系统在复杂战场环境下的智能化决策提供了新的思路，对提升无人系统的自主性和协同作战效能有重大贡献。