伴随着现代高新科学技术的蓬勃发展和军事政治需求的不断增大,运用多智能体路径规划算法开展多无人机编队航路规划研究,已成为近年来的研究热点之一。目前,为提高现代战场适应性和生存能力,无人机尤为需要面对突发威胁的动态航路规划能力。人工势场法作为一种常用的多智能体路径规划算法,具有实时性好、规划速度快的特点。然而,其应用于多无人机编队航路规划时,存在目标不可达、易陷入局部极小值、无法维持编队队形和缺少航路评价机制等问题。本文针对这些问题,对传统人工势场法进行改进,提出了一种无人机航路规划的分层势场法,并将其用于多无人机编队航路动态规划,开展了海战环境下的多无人机编队航路规划数值仿真实验。本文的主要研究内容如下:1.研究了战场中威胁因素和环境因素的建模方法。该方法根据敌方航母编队的防御体系,将多无人机编队在线协同航路规划过程中,存在的威胁因素归纳为探测威胁和火力威胁两大类,同时考虑了战场空间中的环境因素。为了方便验证所提出的航路规划算法,对模型进行了简化处理,为多无人机在海战环境下的航路规划仿真研究奠定了基础。2.在分析传统人工势场法模型的基础上,提出了应用于无人机航路规划的改进势场法。通过采用分段原理对传统的势场函数进行修正,解决传统人工势场法的目标不可达问题;通过在合力的计算中引入“回环力”,克服传统人工势场法易收敛到局部极小值的缺陷;通过在合力的计算中引入无人机间的作用力,解决无人机编队飞行时的相互碰撞问题以及队形无法维持问题。通过仿真验证经过改进的势场法取得了良好的效果。3.在上述改进的势场法基础上,引入航路评价机制,提出了应用于无人机航路规划的分层势场法。以上述改进的势场法为核心,结合分层思想建立多层次多方位的航路点阵。将路径最短和所受威胁最小作为目标,把航路规划问题转化为多目标优化问题。为了便于求解,进一步通过加权将多目标优化问题转化为单目标优化问题,折中选取权值从航路点阵中选取最佳航路点,最终生成航路弥补传统人工势场法无法判别航路优劣的缺陷。通过选取不同的目标权值进行数值仿真,验证了该方法的有效性和可行性。同时,将传统人工势场法、改进的势场法和分层势场法进行对比仿真实验,仿真结果表明所提出的分层势场法在航路规划中具有明显优势。该方法不但具有普遍适用性,还可以应用于其他领域。4.开展了海战环境下的多无人机编队航路规划数值仿真实验。考虑战场中威胁因素和环境因素的影响,采用提出的分层势场法对多无人机编队进行研究,分别开展在海战环境下静态协同航路规划和在线协同航路规划仿真实验。仿真结果表明分层势场法能够很好地适用于多无人机编队动态航路规划,避开了各种威胁并且较优地保持了编队队形,进一步验证了本算法的有效性和可行性。