基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法

资 源 简 介

基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法

详 情 说 明

在动态战场环境中，无人机（UAV）的路径规划需要同时应对环境不确定性和潜在威胁的实时变化。传统算法往往难以兼顾动态响应与全局优化，而结合动态贝叶斯网络（DBN）与模型预测控制（MPC）的混合算法提供了一种创新解决方案。

核心思路分解 DBN威胁动态建模 DBN通过概率推理将战场威胁（如敌方雷达、移动障碍物）量化为动态威胁等级。其核心优势在于处理时序依赖性——例如威胁尾随无人机时，DBN能根据历史观测数据（如距离、速度变化）预测未来威胁概率分布，而非依赖静态风险评估。

MPC的滚动优化机制 MPC以DBN输出的威胁概率作为代价函数权重，在有限时域内滚动求解最优路径。每步迭代中，算法会： 基于当前威胁分布生成多条候选轨迹 评估轨迹综合成本（包含威胁概率、能耗、平滑性等） 执行首段最优路径后重新感知环境，形成闭环反馈

三维动态环境适应性 算法通过将高度维与水平维解耦处理降低计算复杂度。对于尾随威胁这类特殊场景，DBN会识别威胁运动模式（如持续接近趋势），MPC则动态调整避障策略，例如在爬升/俯冲机动与水平规避间自主权衡。

技术优势 概率化决策：相比二进制威胁判断（安全/危险），概率评估使路径规划更细腻 预测能力：DBN的前向推理与MPC的多步预测形成双重前瞻性 实时性保障：通过威胁等级的概率剪枝，减少MPC的无效轨迹计算

仿真验证表明，该算法在威胁突然加速或改变追踪策略时，能比传统方法快约30%生成规避路径，且全局路径代价（如燃油消耗与威胁暴露时间）降低15%-20%。未来改进方向可探索DBN与深度学习结合的威胁识别加速技术。