飞行器智能轨迹规划与协同控制方法

本发明公开了一种基于离线优化‑智能学习‑在线导引的飞行器智能轨迹规划与协同控制方法，首先建立飞行器运动模型和飞行器‑目标相对运动模型，构建全空域、全特征点最优轨迹数据集；其次对三维最优轨迹进行参数化表征，构建比例导引系数数据集；然后对比例导引系数数据集进行神经网络训练拟合，设计基于神经网络的多约束导引方法；最后结合多约束导引方法、剩余时间精确估计技术设计三维协同导引律。本发明解决了现有轨迹规划、协同导引技术实时性不足、不满足指标最优性、无法应对多约束、难以实现多飞行模式等问题，通过离线优化实现轨迹多约束和最优性、通过智能学习实现轨迹全域适应性和计算量小、通过在线协同导引实现多协同飞行模式。