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题名基于即时修复式稀疏A~*算法的动态航迹规划
被引量：20
- 1
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作者
王生印
龙腾
王祝
蔡祺生
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机构
北京理工大学宇航学院
飞行器动力学与控制教育部重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第12期2714-2721,共8页
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基金
国家自然科学基金(51675047)
航空科学基金(2015ZA72004)
中国博士后科学基金(2018M631361)资助课题
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文摘
针对动态环境下无人机航迹规划对时效性、可行性和最优性的需求,将稀疏A~*搜索(sparse A~*search,SAS)算法嵌入到即时修复式架构,并在航迹迭代改善过程中引入双排序准则、存储空间约束及变步长策略,提出了即时修复式稀疏A~*(anytime repairing SAS,AR-SAS)算法。静态环境下蒙特卡罗仿真结果表明AR-SAS算法生成可行航迹与最优航迹的时间都小于标准SAS和分层SAS算法;动态仿真结果表明AR-SAS算法能够快速生成可行航迹,并在规定时间内不断提高航迹最优性,满足动态航迹规划的需求。
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关键词
无人机
航迹规划
动态环境
稀疏A^＊算法
即时修复式架构
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Keywords
unmanned aerial vehicle （UAV）
path planning
dynamic environment
sparse A ^＊ search
anytime repairing framework
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名小型无人机快速三维航迹规划方法
被引量：29
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作者
刘莉
于成龙
王祝
齐竹昌
龙腾
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机构
北京理工大学宇航学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期2521-2526,共6页
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基金
国家自然科学基金(51105040
11372036)
航空科学基金(2011ZA72003)资助课题
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文摘
针对小型无人机航迹规划中难以满足自身性能约束和实时性要求的问题,将飞行环境中的威胁分为可穿越威胁和不可穿越威胁;基于序列规划思想,采用粒子群优化算法规划基准航迹,采用改进的稀疏A*算法进行在线航迹规划。为提高在线航迹规划效率,将三维航迹规划转化为二维水平面规划和高度规划,仿真实验验证了该算法能够生成三维可行航迹,且规划时间显著减少。
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关键词
航迹规划
小型无人机
稀疏A^＊算法
局部规划
威胁建模
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Keywords
route planning
small unmanned aerial vehicle （UAV）
sparse A^＊ algorithm
local planning
threat modeling
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究
被引量：11
- 3
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作者
孙静
吴碧
许玉堂
李灿波
罗训强
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机构
中国兵器科学研究院
空军装备研究院总体所
空军装备部科研订货部
简式国际汽车设计(北京)有限公司
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出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期170-174,共5页
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文摘
复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A～＊算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首先通过粒子群优化规划出少量导引航迹点集,然后采用稀疏A＊算法计算导引点间的航迹段。仿真结果表明该方法能在获得满意解的前提下提高复杂环境下无人机航迹规划效率。
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关键词
无人机
航迹规划
复杂环境
粒子群优化
稀疏A^＊算法
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Keywords
unmanned aerial vehicle
route planning
complex environment
particle swarm optimization
sparse A ＊ algorithm
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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