基于A~*的快速三维航迹规划算法

针对标准启发式A*搜索算法所存在的规划速度慢以及受限于二维空间问题,提出了一种基于A*的快速三维航迹规划算法.该方法以基本A*算法为理论基础,并将约束条件结合在搜索算法中,在三维规划空间中将地形高度信息通过所确立的高度代价转换函数简化计算并达到快速规划要求.算法分析和实验表明,该方法能在三维环境空间中快速规划出所需航迹以满足任务需求.     

基于Q学习的无人机三维航迹规划算法

针对现有的基于强化学习的无人机航迹规划方法因无法充分考虑无人机的航迹约束而使规划获得的航迹可用性较差的问题,提出一种更有效的无人机三维航迹规划算法.该算法利用无人机的航迹约束条件指导规划空间离散化,不仅降低了最终的离散规划问题的规模,而且也在一定程度上提高了规划获得的航迹的可用性,通过在回报函数中引入回报成型技术,使算法具有满意的收敛速度.无人机三维航迹规划的典型仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

多旋翼无人机低空航迹规划问题

无人机航迹规划是确保飞行安全高效的重要因素,针对使用二维地图进行航迹规划飞行存在航点精度差、飞机姿态不稳定等问题,通过对多旋翼无人机飞行状态特性分析,讨论了一种利用倾斜摄影三维模型进行复杂地域航迹规划的新方法,并采用实装飞行的方式进行验证,结果表明该方法对在地形复杂地区航迹规划具有较好实用价值.     

一种可行的临近空间高超声速目标航迹起始方法

针对传统算法在临近空间高超声速目标航迹起始中存在的问题,提出了一种可行的多规则快速航迹起始方法.在分析临近空间高超声速目标特性的基础上,首先通过高度约束和速度约束减少杂波干扰,建立可能航迹,然后利用速度约束和加速度约束建立候选航迹,最后通过角度约束来剔除V字形航迹和确定真实航迹,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该方法能够在杂波环境下对临近空间高超声速目标进行航迹起始,并且正确航迹起始概率高,虚假航迹起始概率低,平均航迹起始时间短,具有较好的工程应用前景.     

基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.     

基于A*算法的远程导弹三维航迹规划算法

提出了一种基于A*算法的三维航迹规划方法.该方法将远程导弹的运动学模型离散化,利用导弹过载作为控制量,并结合约束条件,直接对三维空间进行最优航迹搜索.航迹规划过程不仅结合了导弹的本身机动特性,并且充分利用地形信息进行地形回避和威胁回避.仿真实验表明,该方法能够直接规划出三维空间中满足导弹过载约束的最优航迹.     

一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪／地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念．该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划．仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的．     

无人机航迹规划算法研究

航迹规划算法是无人机应用的关键技术之一。本文主要结合蚁群算法对无人机三维航迹规划进行了系统的研究。针对无人机三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于蚁群算法的航迹滚动规划方法,并将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形。仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出满足无人机飞行要求的航迹。     

基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划

针对巡航导弹三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航迹规划方法.将生存概率的优化目标函数由乘积最大化形式转化为和最小化形式,并与航迹段长度的优化目标函数形式一致,提出了允许后续航迹点的概念,将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形且搜索空间减小,从而提高三维空间航迹规划的效率.仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出具有较大生存概率且可接受航程的航迹.     

基于MPC-PSO的无人机在线航迹规划

研究了无人机在战场环境部分已知突然出现动态威胁情况下的三维在线航迹规划问题.采用"预规划-在线轨迹跟踪"的模式,根据已知的环境信息,离线规划出UAV的参考航迹.然后UAV在飞行过程中,需要在跟踪参考航迹的基础上,对UAV未来一段航迹进行预测,然后利用粒子群算法优化出UAV的最优(或次优)的飞行航迹.与传统的在线规划方法粒子群和稀疏A*搜索算法相比,该方法有效地提高了规划航迹的可行性和实时性,降低了算法的复杂度.仿真表明该算法是一种有效的无人机路径规划算法.     

油浸式变压器微型仿生鱼全局路径规划策略

为有效检测大型变压器内部的故障位置和故障类型,通过利用微型仿生鱼对变压器内部进行视觉观测,可较直观的检查变压器内部故障。微型仿生鱼在检测过程中的路径规划是仿生鱼任务完成的关键。针对变压器内部复杂的三维空间,本文提出了基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略,并利用LABVIEW对变压器微型仿生鱼的三维全局路径规划结果进行了仿真分析。分析结果表明：当引入了人工势场法的相关机理,蚁群算法将不再盲目进行搜索,而是优先选取人工势场合力方向的临近栅格点,提高了算法搜索速度和全局寻优能力。基于人工势场法和蚁群算法的三维全局路径规划策略对微型仿生鱼进行了有效路径规划,具有较好的实用性,这对后续变压器微型仿生鱼样机的控制提供了重要参考。     

移动机器人路径规划的一种改进蚁群算法

提出了一种复杂静态环境下的移动机器人避碰路径规划的改进蚁群算法。基于栅格法的工作空间模型,模拟蚂蚁觅食行为,并针对移动机器人的路径规划的需要,将一些特殊功能赋予常规的蚁群算法。为了避免移动机器人的路径死锁,在路径搜索过程中,当蚂蚁探索到一个死角时,建立了相应的死角表,同时用惩罚函数来更新轨迹强度。仿真研究表明:该算法能明显改善路径规划性能,并且算法简单有效。     

基于改进蚁群算法的路径规划方法

针对城市道路交通中路径规划的特点,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法通过对交通约束的分析与转换,加强了对实际道路交通网络的描述,提高了路径规划的有效性;在引入方向启发的同时,保留了足够的初始搜索空间,提高了算法的路径规划效率.实验结果表明,该方法在规划效率与有效性上均有明显提高.     

多策略蚁群算法求解越野路径规划

针对车辆的越野路径规划问题,设计了以最少行驶时间为目标的多策略蚁群算法。首先,分析了地形坡度和地表属性对于车辆路径规划的综合影响,通过叠加坡度与粗糙度约束建立了禁忌表;其次,一方面引入了自适应调整策略以提高路径搜索的有效性,另一方面设计了双向搜索策略以增加蚂蚁之间的协作能力和成功路径的搜索机率;另外,还提出了子路径多段交叉策略以提高算法的全局搜索能力和收敛速度,在详细叙述改进算法的步骤之后,优化了算法的部分参数取值;最后,就基本算法和改进算法的性能指标、收敛代数和仿真结果进行了比较与分析。实验结果表明,改进算法能够快速有效地实现越野路径规划,较之基本算法有一定的优越性。     

A path planning algorithm based on Bezier curves for underwater vehicles

An on-line path planning algorithm based on Bezier curves is presented for underwater vehicles.Aiming at the special requirements of underwater vehicles and 3D environment,the algorithm consists of two steps: the generation of spatial path and the processing of some constraints.A path for underwater vehicles is planned,which satisfies the velocity constraint and the centripetal acceleration constraint of underwater vehicles.The proposed path planning method can be used for the vehicle's locomotion and navigation control.     

车辆导航中一种改进的路径优化算法

针对车辆定位与导航系统中的最优路径规划中存在的问题,研究了最短路径搜索算法的快速实现技术,提出了一种启发式快速最优路径规划算法.在分析经典迪杰斯特拉最短路径搜索算法和A*启发式搜索算法的基础上,利用双向A*算法和地图分层搜索技术减小搜索空间,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了算法的执行效率.仿真试验的结果证明了该算法的优异性能.     

基于行为的多自由度机器人运动规划

提出了一种有效的基于行为的多关节机械手的运动规划。该规划将低级的运动规划和高级的行为决策结合在一起，在将位于机器人工作空间中的障碍物快速映射到姿态空间中的算法基础上，通过传感信息来计算局部障碍物的信息，从而形成姿态空间中障碍物的模型。定义了几种类型的行为来描述机械手的运动，并给出了选择行为的规则。而这些行为都是用基于姿态空间的算法可实现的。该方法适于多关节机器人在非确定环境中实时规划的要求。     

基于改进RRT*FN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全局最优路径规划,提出一种基于目标偏置扩展和贝塞尔(Bezier)插值方法的改进RRT*FN路径规划算法.改进算法在未找到初始路径时采用一定概率进行随机点的目标偏置选择,确定初始路径后使用启发式采样方法,使随机采样点围绕初始路径进行迭代选择,提高路径规划的导向性.当改进算法还未找到初始路径时,删除树中远离目标点并且没有子节点的节点;当改进算法找到初始路径时,删除树中远离最优路径且没有子节点的节点,保留高性能节点,提高算法收敛到最优路径的效率.利用贝塞尔(Bezier)插值方法平滑路径.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,结果验证了所提算法的有效性和优越性.