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无人机3D航迹规划及动态避障算法研究
被引量:
22
1
作者
谭建豪
马小萍
李希
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期224-233,共10页
规划一条高时效且低代价的三维(3D)航行轨迹,成为目前无人机广泛应用亟须解决的问题。针对蚁群算法在航迹规划中出现的航迹长度和平滑性不足问题,通过改进蚁群系统中的节点移动规则、构造多重启发信息并结合粒子群优化算法的全局搜索能...
规划一条高时效且低代价的三维(3D)航行轨迹,成为目前无人机广泛应用亟须解决的问题。针对蚁群算法在航迹规划中出现的航迹长度和平滑性不足问题,通过改进蚁群系统中的节点移动规则、构造多重启发信息并结合粒子群优化算法的全局搜索能力,提出了蚁群粒子群融合算法。同时,就飞行航迹中出现的动态避障问题和目标点变化问题,提出了改进生物启发神经动力学模型算法,该算法针对3D静态最优航迹中出现的障碍物和目标点变化,实现了局部在线航迹调整。实验仿真结果表明,蚁群粒子群融合算法能在3D静态环境中规划出一条期望航迹。同时,改进生物启发神经动力学模型算法不仅能对突发障碍动态避障,还能对动态目标点变化实时跟踪。
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关键词
三维
蚁群粒子群融合算法
航迹规划
改进的
生物
启发
神经
动力学
模型
算法
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职称材料
基于改进的A~*算法在三维路径规划中的仿真应用
被引量:
2
2
作者
吴亚雷
《农业装备与车辆工程》
2019年第6期50-54,共5页
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人...
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人机的局部动态避障。设计了一种A^*算法的优化启发函数,有效地减少A^*算法在全局路径搜索过程中的节点数量,提高A^*算法的全局搜索效率。最后,将生物动力学模型中神经元的活性值融入到A^*算法的实际代价函数中,融合算法保证了A^*算法在全局路径优化的性能,又秉承了生物神经动力学模型的局部实时避障能力。静态路径和动态路径下仿真结果表明:与生物动力学模型相比,该融合算法考虑到实际代花费问题,能够在动态和静态环境下规划出一条低代价的全局路径;与A^*算法相比,该融合算法可提高全局搜索效率,且实现实时动态避障性能。
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关键词
全局路径规划
动态避障
代价函数
启发函数
生物神经动力学模型
A^*算法
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职称材料
题名
无人机3D航迹规划及动态避障算法研究
被引量:
22
1
作者
谭建豪
马小萍
李希
机构
湖南大学电气与信息工程学院
机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期224-233,共10页
基金
国家自然科学基金(61433016)项目资助.
文摘
规划一条高时效且低代价的三维(3D)航行轨迹,成为目前无人机广泛应用亟须解决的问题。针对蚁群算法在航迹规划中出现的航迹长度和平滑性不足问题,通过改进蚁群系统中的节点移动规则、构造多重启发信息并结合粒子群优化算法的全局搜索能力,提出了蚁群粒子群融合算法。同时,就飞行航迹中出现的动态避障问题和目标点变化问题,提出了改进生物启发神经动力学模型算法,该算法针对3D静态最优航迹中出现的障碍物和目标点变化,实现了局部在线航迹调整。实验仿真结果表明,蚁群粒子群融合算法能在3D静态环境中规划出一条期望航迹。同时,改进生物启发神经动力学模型算法不仅能对突发障碍动态避障,还能对动态目标点变化实时跟踪。
关键词
三维
蚁群粒子群融合算法
航迹规划
改进的
生物
启发
神经
动力学
模型
算法
Keywords
three-dimensional
ant colony particle swarm fusion algorithm
flight track planning
improved bio-inspired neural dynamics model algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V249.1 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于改进的A~*算法在三维路径规划中的仿真应用
被引量:
2
2
作者
吴亚雷
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《农业装备与车辆工程》
2019年第6期50-54,共5页
文摘
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A^*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人机的局部动态避障。设计了一种A^*算法的优化启发函数,有效地减少A^*算法在全局路径搜索过程中的节点数量,提高A^*算法的全局搜索效率。最后,将生物动力学模型中神经元的活性值融入到A^*算法的实际代价函数中,融合算法保证了A^*算法在全局路径优化的性能,又秉承了生物神经动力学模型的局部实时避障能力。静态路径和动态路径下仿真结果表明:与生物动力学模型相比,该融合算法考虑到实际代花费问题,能够在动态和静态环境下规划出一条低代价的全局路径;与A^*算法相比,该融合算法可提高全局搜索效率,且实现实时动态避障性能。
关键词
全局路径规划
动态避障
代价函数
启发函数
生物神经动力学模型
A^*算法
Keywords
global path planning
dynamic obstacle avoidance
cost function
heuristic function
biological neural dynamic model
A^* algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
无人机3D航迹规划及动态避障算法研究
谭建豪
马小萍
李希
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
22
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的A~*算法在三维路径规划中的仿真应用
吴亚雷
《农业装备与车辆工程》
2019
2
在线阅读
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