A*算法的场面滑行动态规划方法

针对大型繁忙机场交通冲突频发、起飞延误等问题,在战略和战术层面分别对机场场面滑行路径规划方法展开研究。简化了机场路网结构,将滑行路径规划与进离场序列结合,建立了航空器总体滑行耗时最短,延误最少的动态优化模型。在比较了流行的机场滑行路经规划算法基础上,从战术规划的角度提出了一种新的基于A~*算法的场面滑行动态规划方法和冲突解脱策略。案例仿真结果表明该方法可以快速有效的减少航空器总体滑行时间和解决滑行冲突,实现机场场面运行效率提升和机场运营的自动化。     

基于滚动模糊时间窗的场面动态路径规划

为了减少机场场面滑行冲突,提高机场运行效率,提出了一种基于模糊规则系统的滚动模糊时间窗算法。首先构建机场滑行时间预测模型,其次将滚动时间窗和模糊时间窗算法相结合,对滑行路径进行动态优化,最后结合机场地面滑行数据进行检验,结果表明,地面延误降低了9%-17%,地面冲突减少了10%-18%,说明该方法能够有效提高机场地面运行效率。     

基于冲突点避让机制选择的航空器滑行路径优化

针对航空器地面滑行的问题,提出了冲突点选择避让机制来优化航空器滑行路径。通过构建地面滑行路径的节点-路段模型,以航空器全部滑行到预定节点所用时间最短为目标,建立了路径滑行优化模型。通过建立可行路径集,利用启发式搜索算法,从静态路径规划、动态路径规划两阶段对滑行路线进行优化,得到航空器滑行优化路径。以某机场某一时段内航班到离港时间数据为例,对算法进行了验证,结果显示:经算法优化后,可减少时间段内各航班的最短滑行路径的冲突,缩短滑行时间,滑行道使用较分散,可降低航空器滑行中运行风险。     

基于多Agent的机场场面冲突检测与解脱算法研究

为了减少机场场面运行冲突,提高机场场面运行效率,提出了基于多Agent的场面冲突检测与解脱算法。该算法以多Agent技术建立场面资源Agent和飞机Agent模型,采用基于滑行路径和实时运动的方法来进行冲突检测,以及通过合同网协作模型进行冲突解脱。最后依据该算法进行仿真分析,验证了该算法的有效性和可行性。     

基于态势感知的滑行路径优化算法

为提高繁忙机场场面运行效率，以优化航空器滑行路径、减少航空器滑行延误时间为目标，通过分析滑行道的运行态势，构建了机场滑行路径优化模型，并提出基于态势感知的滑行路径优化模型求解算法。算例结果表明：基于态势感知的滑行路径优化算法与传统的先到先服务优化算法相比，航空器在整个滑行过程中的总运行时间下降了5%。可见基于态势感知的滑行路径优化算法可以提升滑行道的整体运行效率。     

侧向跑道机场滑行路径优化

为了缓解机场场面交通拥挤状况,提高侧向跑道机场场面运行效率,构建了侧向跑道机场航空器滑行路径优化模型.该模型以航空器加权滑行时间和延误等待时间最小为目标,提出了动态优化航班的优先级的优化方案.将航空器的运行规则转化为相应的数学约束条件,根据侧向跑道机场的滑行道调度问题进行算法设计,运用改进的遗传算法对模型进行求解,以航空器的优先级滑行序列和航空器滑行路径为染色体,基于MATLAB对双链染色体进行编码,并对4种滑行冲突与解脱进行分析.以成都天府国际机场为例进行算例分析,与先到先服务序列进行对比,采用优化方案的序列可以节省42 s,并与蚁群算法进行比对,验证了改进的遗传算法的有效性,可以为繁忙机场的滑行调度提供决策支持.     

SMS中基于冲突探测的滑行道轨迹预测算法研究

本文研究了机场场面管理系统中的重要环节——滑行道轨迹预测算法.首先研究了滑行道路段基于冲突探测的滑行花销问题,建立了滑行道动态花销模型;然后基于冲突探测和场面资源的动态花销提出了场面交通事件触发的A*轨迹预测算法以及全局Floyd轨迹预测算法.对这两种算法进行仿真的结果表明,基于事件触发的A*算法在场面交通不太拥挤的条件下适用,全局Floyd算法适合场面交通拥挤的情况;最后,通过比较和分析,提出了将两者结合的思想.算法具有很强的可扩展性,能够为机场流量管理提供科学的指导.     

基于速度分配的航空器绿色滑行优化

针对航班量过快增长以及机场容量限制导致的机场滑行道拥堵问题,在航空器滑行路径优化的基础上,提出一种基于遗传算法和Yen算法的速度优化方法。首先规定速度变化剖面,以滑行时间和尾气排放为目标,以最大滑行速度和加速度为决策变量,考虑机场滑行规则和滑行限制设定约束条件,建立滑行路径和速度的优化模型;然后利用Yen算法对浦东机场16架航空器的滑行路径进行预筛选,为每个航空器分配3条路径;最后利用遗传算法进行仿真求解,依据最小滑行成本得到最优的滑行路径和速度分配方案。结果表明,优化后的滑行时间降低21.82%,尾气排放降低27.17%,滑行成本降低25.77%,且未产生冲突。可见本文建立的优化模型和方法对提高场面运行效率和减少航空污染具有一定的可行性。     

基于航班离场成本的离场航空器滑行策略优化

针对大型枢纽机场日益严重的场面拥堵及由此导致的航班延误问题,推出率控制策略可利用机位等待代替滑行道及跑道口等待,控制场面离场航班的滑行数量,缓解场面拥挤.基于推出率控制策略同时结合场面滑行路径优化,提出了基于航班离场成本的离场航空器滑行策略.首先,构建了基于推出率控制策略的航班离场成本计算模型;然后,提出离场航空器滑行策略优化方法;最后,以航班离场成本最小为目标,采用遗传算法开展算例仿真,并选取三种策略进行对比分析.结果表明:基于航班离场成本的滑行策略不仅能减少离场航班的总滑行时间,提高场面运行效率,还能减少燃油消耗和气体排放量,具有一定的环保性.     

基于多智能体系统的飞机滑行路径规划

为解决先进场面活动引导与控制系统中的飞机滑行初始路径规划问题,提出一种基于多智能体系统(multi-agent system, MAS)仿真的方法实现飞机在场面上任意起始点到目的地的最短路径规划.首先,针对传统的有向图模型对机场场面运行刻画不足的问题,提出滑行资源图模型对机场控制区进行建模,既能对机场控制区进行高效建模又使模型不过于复杂.其次,设计最短路径规划多智能体系统,通过飞机Agent在资源节点Agent的繁殖能力与对资源的独占属性限制,实现对资源节点遍历并同时又保证每个节点最多被访问一次;最后,利用Anylogic实现机场场面初始路径规划多智能体仿真系统开发.仿真结果表明,设计的多智能体系统不但能快速计算出最短路径,且路径规划过程直观可视,算法复杂度与Dijkstra算法相同,满足初始路径规划要求.     

基于出行偏好和路径长度的路径规划方法

针对基于最短路径的路径规划方法只关注路径长度, 而基于轨迹的路径规划方法过度依赖用户偏好的问题, 提出一种同时考虑用户出行偏好和路径长度的路径规划方法. 首先, 利用长短期记忆模型从历史出行轨迹中提取用户的出行偏好; 其次, 采用Markov链Monte Carlo采样技术将用户的出行偏好引入启发式搜索算法A*中, 在道路网络中搜索得到符合用户出行偏好且较短的路径; 最后, 以北京市路网和出租车轨迹数据作为测试数据, 将该方法与基于最短路径的规划方法和基于轨迹的路径规划方法进行实验对比. 实验结果表明, 该路径规划方法更稳定, 并且其规划的路径具有较高的准确度、 较短的行驶距离和行程时间.     

移动机器人全局动态路径规划融合算法

针对移动机器人全局动态路径规划效率较低的问题,提出一种基于安全A^*算法与双速度模型动态窗口法的全局动态路径规划融合算法.首先,通过安全A^*算法得到全局最优路径节点,将其作为临时目标节点,为动态规划提供全局信息,避免出现局部最优.然后,采用时间序列Bottom-Up算法减少路径节点数,从而减少迭代次数、计算代价和储存代价,提高算法效率.最后,采用双速度模型对动态窗口法进行改进,通过避障重规划机制,解决全局动态路径规划时移动机器人绕远甚至绕圈的问题,并通过MATLAB平台进行仿真实验.仿真结果表明:文中算法的规划效率可提高46.18%,保证了路径的安全性和移动机器人速度的平稳性,文中算法的路径质量和规划效率更佳.     

基于改进双向RRT*的移动机器人路径规划算法

针对复杂环境下移动机器人的局部最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和Cantmull-Rom样条插值的双向RRT^*路径规划算法.双向RRT^*算法同时创建两颗搜索树,交替进行相向搜索,同时以一定的概率进行随机点的目标偏置选择,以提高算法的整体收敛效率;再对当前节点重选父节点和重布线,以增强算法对环境的敏感程度.为确保路径安全可行,对环境中的障碍物进行膨胀处理,再对初始路径进行碰撞检测;修剪冗余节点,缩短可行路径长度,再利用Cantmull-Rom样条插值法平滑路径.在Matlab仿真平台和ROS机器人仿真平台分别进行2D和3D的对比实验,验证了改进双向RRT^*算法的有效性和优越性.     

D*算法在柔性输送系统路径规划中的应用研究

针对柔性传输系统(FTS)对于最短路径规划问题的要求,提出将D*算法移植并嵌入到柔性传输机器人模型的控制系统中。简要介绍并分析了D*算法的基本原理,以位置已知、环境相对确定和最低路径代价为约束条件,建立FTS的最优路径规划模型,并进行仿真实验。实验结果表明,D*算法具有较好的避障自适应性能力、较高的柔性和动态响应特性,较之Bug算法、概率路标算法(PRM)和Bellman-Ford算法等,D*算法具有较快的收敛速度和较少的计算量,适合环境相对确定、多品种小批量柔性传输系统。     

基于单元分解的改进D?lite路径规划算法

障碍物分隔搜索空间会隐藏D?lite算法正确的搜索方向,增加算法的计算次数,进而影响搜索效率,针对这一问题提出一种基于单元分解的改进D?lite路径规划算法.在原有Boustrophedon单元分解法的基础上加入了新的分解规则,对环境地图进行单元分解并构建了以单元为节点的图.设计了双向图搜索算法,能够快速计算出最短路径需要依次经过哪些单元.在这些单元中设置核心网格并依照顺序构建搜索链表,引导正确的搜索方向,使规划速度提高.在仿真平台上将算法与其他路径规划算法进行对比实验,实验结果表明,算法规划出的路径长度与其他算法几乎没有差别,并且减少了计算次数、降低了规划时间,验证了算法提高路径规划效率的有效性.     

基于改进A*算法与天牛须搜索算法的农业机器人路径规划方法

为解决复杂环境下,农业机器人路径规划存在的局部路径欠优、收敛速度慢、折点较多的问题。为解决此问题,本文提出一种基于天牛须搜索算法和A*算法相结合的BACA*全局规划方法。首先,基于A*算法,采用曼哈顿距离作为启发函数进行全局规划;其次,通过适当调整步长的天牛须搜索算法对路径进行优化,缩短了路径长度,降低了转折点数量;最后,采用贝塞尔曲线对路径进行圆滑处理,使机器人在现实场景中能平稳前进。仿真结果表明：与传统A*算法相比,该算法的路径更加平滑,折点数更少;与天牛须搜索算法相比,能保证生成路径的效率性、全局最优性。在缩短路径长度和降低累计转折点数量方面验证了所提方法的有效性。