Trajectory planning for autonomous unmanned air vehicles

Other Title(s)

تخطيط المسارات للطائرات الذاتية الحركة بدون طيار

Author

Azzam, Jamal A. F.

Source

Mansoura Engineering Journal

Issue

Vol. 32, Issue 3 (30 Sep. 2007)14 p.

Publisher

Mansoura University Faculty of Engineering

Publication Date

2007-09-30

Country of Publication

Egypt

No. of Pages

14

Main Subjects

Electronic engineering

Topics

Abstract AR

إن الطائرات بدون طيار UAVs ستصبح في المستقبل أكثر خطورة و فعالية عنها الآن، حيث تستخدم كمنصات إطلاق توجه عن بعد.

و الاتجاه الحالي هو استخدامها في مهام هجومية، و هذا يشكل تحديا لأسباب عدة منها حاجاتها لتخطيط المسارات لها.

و هذه المسارات لابد أن تكون على درجة من التخفي من الإجراءات المضادة و هي الرادارات المعادية و الصواريخ المضادة للطائرات.

كما أنها يجب أن تقلل التكلفة إلى أقصى حد ممكن.

و هذه التكلفة هي دالة في كلا من طول المسار و مدى التهديد الذي يتعرض له، و تصبح هذه المشكلة أكثر تعقيدا إذ كانت لسرب من عدة طائرات موجه لعدة أهداف.

و هناك العديد من التقنيات المنشورة لتخطيط المسارات مثل : تحديد الخلايا، و خارطة الطريق، و شدة المجالات، و تقنيات التعظيم.

و كل منها تعاني من عيوب خطيرة مثل : الوقوع في قمة صغرى محلية –طول زمن احتساب المسارات– طول وقت عملية البحث فيها عن المسار الأمثل تتناسب بطريقة تسلسلية و غير محددة مع مفردات المشكلة، كما أنه ليس هناك ضمان لوجود حل أمثل أو قريب منه.

و هذا البحث يشرح طريقة جديدة لتوليد المسار لوحدة UAV مكلفة بهدف محدد.

وهذا المسار يختار من بين المسارات الممكنة كلها بدءا من موقع البدء لل UAV و حتى الهدف.

و يعتمد تخطيط هذا المسار على اعتبار دائرة آمنة حول كل موقع للصواريخ المضادة للطائرات SAMs و هي دائرة لا يمكن الطيران فوقها، و قطر هذه الدائرة هو المدى الفعال لهذا الموقع إضافة إلى نسبة زيادة للأمان.

و هذا المدى الفعال يختلف من موقع إلى أخر، و تعتبر المماسات لهذه الدوائر بدء من موقع UAV إلى الهدف أحد مفاصل مسار محتمل (إذا كان هذا المفصل مسموحا به بمعنى أن لا يمر فوق أي من مواقع عدم الطيران).

و من كل نقاط التماس يتم استنتاج مجموعة أخرى من المماسات للمواقع التي ما زالت تقع في الطريق إلى الهدف.

كما يتم دوران المسار حول هذه المواقع إذا لزم الأمر لتصبح الطائرة مواجهة ناحية الهدف، و من نهاية نقطة الدوران هذه يتم إعادة تخطيط مجموعة أخرى من المسارات للمواقع التي ما زالت بين هذه النقطة و الهدف، و بذلك تتشكل مفاصل جديدة للمسارات متصلة بالمجموعة الأولى، و يتكرر هذا التوليد للمفاصل حتى تصل جميع المسارات ذات المفاصل الممكنة إلى الهدف.

و أثناء ذلك يحتسب طول و موقع كل مسار كما يحتسب التهديد الواقع نتيجة إمكانية اكتشافها بالرادارات المعادية باحتساب قيمة هذا التهديد عند ثلاث نقاط على كل مفصل من مقاصل المسار.

و إجمالي الأطوال لمفاصل المسار يمثل طول المسار كما أن إجمالي التهديد على مفاصل مسار يمثل التهديد الواقع على المسار كله.

و من ثم يمكن احتساب تكلفة كل مسار كدالة في طوله و التهديد الواقع عليه.

و من بين المسارات الممكنة جميعها يختار البرنامج أقل المسارات تكلفة أي أقلها طولا و تهديدا.

و قد تم تطبيق نفس البرنامج على مجموعة من UAVs مكلفة بمجموعة من الأهداف المحددة لها.

حيث تزداد المشكلة تعقيدا، إلا أن البرنامج له العديد من المميزات و التي تجعله قادرا على أن يتم هذا التخطيط و إعادة التخطيط أثناء الطيران على العكس من كل الطرق السابقة.

Abstract EN

Unmanned Air Vehicles (UAVs) will be more lethal and strength air force than the remotely-piloted platforms in use today.

The new tendency is to implement it in combat missions.

Among the many open issues in their development is that of trajectory planning (TP).

This is a challenging problem for several reasons.

The algorithm must compute a stealthy path, and minimizes a cost function .The cost function is composed of : trajectory length and threat of adversarial sites which may be Radar Sites or Surface to Air Missiles (SAMs).

This problem becomes more complicated if a UAV fleet is considered to attack multi targets simultaneously.

A lot of techniques are reported for UAV TP such as : cell decomposition, road map, potential field and optimization techniques.

Each one suffers from serious disadvantages such as : local minima, long computation time, the search for the optimal path can be NP–hard problem, and no guarantee to find an optimal (or near optimal) path. This paper explains a new methodology to generate a trajectory for a single UAV assigned for a specific target.

This trajectory is chosen among all feasible trajectories from the UAV starting position to the target position, each trajectory has to : avoid the SAMs effective range circles, minimize the radar signature and length.

From the UAV starting position all feasible tangents (on safe circles wider than the SAMs range circles) are considered to be a leg of a possible path.

From each tangent point other generations of possible path legs is produced as tangent points on the safe circles of the way till the target position.

Each leg length and threat is computed and added, then the overall path length and threat are computed, The algorithm searches for the minimum cost trajectory. This study is extended to multi UAVs attacking multi targets with rendezvous arrival time.

The algorithm computation cost is sufficiently feasible to be executed in real time, besides the increase in arguments (computation cost due the increase in the number of targets, SAM's sites and UAVs) causes the computation cost to be increased in a deterministic manner, so this increase is bounded.

American Psychological Association (APA)

Azzam, Jamal A. F.. 2007. Trajectory planning for autonomous unmanned air vehicles. Mansoura Engineering Journal،Vol. 32, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-324770

Modern Language Association (MLA)

Azzam, Jamal A. F.. Trajectory planning for autonomous unmanned air vehicles. Mansoura Engineering Journal Vol. 32, no. 3 (2007).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-324770

American Medical Association (AMA)

Azzam, Jamal A. F.. Trajectory planning for autonomous unmanned air vehicles. Mansoura Engineering Journal. 2007. Vol. 32, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-324770

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references

Record ID

BIM-324770