检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测试 2017年第1X期28卷 30-31,38页

作者：陈慧杰 92419部队辽宁兴城125106

针对多约束条件下三维空间航路规划问题,分析了三维规划空间的划分方法,综合考虑航程代价、爬升代价和威胁代价等因素,针对航路规划任务对各种指标的偏重程度,引入指标的权重系数,设计了代价函数,并编制了稀疏A*算法流程,对算法的有效... 详细信息

针对多约束条件下三维空间航路规划问题,分析了三维规划空间的划分方法,综合考虑航程代价、爬升代价和威胁代价等因素,针对航路规划任务对各种指标的偏重程度,引入指标的权重系数,设计了代价函数,并编制了稀疏A*算法流程,对算法的有效性进行了仿真验证。验证结果表明:采用稀疏A*算法能够有效地解决多约束条件下的三维空间航路规划问题。

关键词：无人机航路规划稀疏A*算法

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无人飞行器航迹规划的稀疏A*算法

无人飞行器航迹规划的稀疏A*算法

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第十届全国博士生学术年会

作者：杜继永张凤鸣郝震吴鹏飞空军工程大学装备管理与安全工程学院西安710051 空军工程大学装备管理与安全工程学院西安710051 空军工程大学训练部西安710051 中国人民解放军94270部队济南250117

针对无人飞行器(UAV)低空突防的作战任务背景,结合工程实际,提出了一种面向工程化应用的稀疏A*算法求解航迹规划问题.考虑到UAV的机动性能、任务要求、作战环境威胁等因素,分别从UAV的最大转弯角度、最小直飞距离和最大航程等约束条件... 详细信息

针对无人飞行器(UAV)低空突防的作战任务背景,结合工程实际,提出了一种面向工程化应用的稀疏A*算法求解航迹规划问题.考虑到UAV的机动性能、任务要求、作战环境威胁等因素,分别从UAV的最大转弯角度、最小直飞距离和最大航程等约束条件对稀疏A*算法的节点搜索策略进行了设计.针对以固定角度进入目标的任务要求,引入虚拟威胁圆满足UAV最大转弯角限制.同时,设计了航路点信息结构,并采用双向链表进行存储;提山了基于最小二叉堆的OPEN表维护方法,提高算法的实时性,最后,通过规划实例对方法进行了验证.

关键词：无人飞行器航迹规划稀疏A*算法约束条件

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基于稀疏A*与神经动力学融合算法的无人机航迹规划研究

基于稀疏A*与神经动力学融合算法的无人机航迹规划研究

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作者：张艺巍湖南大学

学位级别：硕士

针对运行于低空环境的旋翼无人机,提出了一种高时效的航迹规划策略,其核心算法为:稀疏A*与神经动力学融合算法。该融合算法首先基于改进的稀疏A*的全局最优搜索,再融入改进的神经动力学模型的局部快速调整,使无人机准确地规避局部动态... 详细信息

针对运行于低空环境的旋翼无人机,提出了一种高时效的航迹规划策略,其核心算法为:稀疏A*与神经动力学融合算法。该融合算法首先基于改进的稀疏A*的全局最优搜索,再融入改进的神经动力学模型的局部快速调整,使无人机准确地规避局部动态突发障碍物,实现了快速在线航迹规划。该融合算法不仅降低了 A*最优搜索的复杂度和耗时,同时也降低了神经动力学航迹规划的代价花费,可见其兼备高质量和高时效的双重优良品质。论文主要工作如下:1.提出改进的稀疏A*算法本文主要针对稀疏A*算法进行改进,主要从3个方面实现改进:首先,改进经典A*的代价函数,通过设置权重的办法,适当提高代表Dijkstra算法原理的实际代价g（n）在A*代价函数中作用效力,提高航迹结果的质量;其次,优化稀疏A*的约束条件,根据6自由度的运动特点改进无人机的航迹决策办法;最后,改进稀疏A*的算法流程,对稀疏A*算法的数据结构和流程进行简化改进,并设计双向并行执行规划的办法。2.提出改进的生物启发神经动力学模型算法本文主要结合旋翼无人机的自由度特点,限定生物启发神经动力学模型的神经元活性值的更新范围,改进其全局更新为局部更新的模式,减少遍历神经元个数,达到降低全局空间、时间复杂度的效果,为高时效的在线规划提供必要条件。3.提出稀疏A*与神经动力学融合算法本文提出的融合算法主要对改进的稀疏A*算法和改进的生物启发神经动力学模型算法进行融合,综合了 A*全局最优搜索和神经动力学模型局部快速决策的特点。该融合算法的实现主要包括两方面:第一是数学模型的融合,即A*算法代价函数与神经元活性值状态方程的融合;第二是算法流程的融合,即A*算法最优搜索与神经元活性值状态更新过程的融合。最后,设计3维复杂多峰山地环境下全局静态和局部动态障碍情况下的航迹规划仿真实验。通过本文提出的融合算法与各经典算法、各改进算法的实验结果对比,验证了该融合算法的“短耗时”和“低代价”优化性能,它尤其能为在局部动态环境下飞行的旋翼无人机提供高时效、高质量的在线规划策略,这对旋翼无人机的“无人化”性能提升方面具有非常重要的意义。

关键词：旋翼无人机在线航迹规划稀疏A~*算法生物启发神经动力学模型稀疏A~*与神经动力学融合算法

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基于异常值检测的稀疏AP聚类算法研究

基于异常值检测的稀疏AP聚类算法研究

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作者：张娟兰州大学

学位级别：硕士

假设在高维数据分析处理过程中,大多数的变量是噪音或者冗余变量且只有一小部分变量对数据挖掘有用,那么进行变量选择就是很有必要的。文章先对高维或超高维数据进行异常值检测,应用加权主成分分析(WPCA)对数据进行降维分析后,在变换空... 详细信息

假设在高维数据分析处理过程中,大多数的变量是噪音或者冗余变量且只有一小部分变量对数据挖掘有用,那么进行变量选择就是很有必要的。文章先对高维或超高维数据进行异常值检测,应用加权主成分分析(WPCA)对数据进行降维分析后,在变换空间中利用低维表现较优的LOF算法来检测出异常值。在删除异常值之后,我们利用聚类使得类内平均距达到最小这一原则,将传统的AP聚类算法与稀疏化思想结合起来,提出稀疏化的AP聚类算法(Sparse AP)。最后我们把Sparse AP聚类算法应用到模拟数据与基因数据等真实数据集上,结果表明利用Sparse AP聚类算法聚类效果良好并且可以有效的选择出模拟以及真实数据中的信息变量。

关键词：高维数据异常值检测稀疏AP聚类算法变量选择

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基于稀疏A*-粒子群算法的无人机航路规划研究

基于稀疏A*-粒子群算法的无人机航路规划研究

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作者：周俊杰西安理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国科技的飞速发展,无人机被广泛应用于军事和民用领域。无人机航路规划是保障无人机安全前往目标地点的先决条件。稀疏A*算法是一种典型的无人机航路规划算法,具有开放性强、扩展性好、实时性高等优点,但该算法在计算精度... 详细信息

近年来,随着我国科技的飞速发展,无人机被广泛应用于军事和民用领域。无人机航路规划是保障无人机安全前往目标地点的先决条件。稀疏A*算法是一种典型的无人机航路规划算法,具有开放性强、扩展性好、实时性高等优点,但该算法在计算精度与获得完整航路效率上存在此消彼长的关系以及沿障碍物边缘进行避障等缺点。粒子群算法具有较小运算量,且易于实现,但存在易陷入局部最小值的缺点。因此,论文针对无人机航路规划问题提出了基于稀疏A*-粒子群的三种改进算法,提升了稀疏A*算法的规划效率和计算精度,同时提出了航路二次优化策略解决稀疏A*算法沿障碍物边缘进行避障的问题。论文取得的主要研究成果如下: (1)基于稀疏A*-改进粒子群算法的航路规划研究。针对现有稀疏A*-线性递减权重粒子群算法对于不同问题需要调整参数的比例关系,同时存在易陷入局部最小值的问题,进行了稀疏A*-改进粒子群算法研究。论文采用随机权重替代线性递减权重,同时采用异步学习因子加强在迭代前期的全局搜索能力和迭代后期的局部搜索能力。在MATLAB2018b上进行仿真,对仿真数据进行比较分析可知,改进后的算法虽然在航路总长度上无明显变化,但是在收敛性、稳定性上得到了提升在产生连续相同的非最优解的次数上明显减少,降低了算法陷入局部最小值的可能,在算法效率方面在两组仿真中改进后算法效率分别提升了52.29%和 45.47%。 (2)稀疏A*-改进粒子群算法上融合模拟退火算法的航路规划算法研究。针对上述稀疏A*-改进粒子群算法依旧存在大量的连续相同的非最优解并可能陷入局部最小值的问题,论文提出在该算法中融合模拟退火算法,采用轮盘赌规则选择出新解替代旧解,以随机选择的方式替代原固定性规则来增强全局搜索能力。仿真结果表明,稀疏A*-粒子群-模拟退火融合算法精度保持不变,但收敛性得到了提升,算法运行效率在两组仿真中分别提升了 36.5%和28.2%,与此同时连续相同的非最优解次数明显减少,极大的降低了算法陷入局部最小值的可能。 (3)基于稀疏A*-混合粒子群算法和迭代收敛判据的航路规划研究。通过稀疏A*-粒子群-模拟退火算法的仿真数据发现,虽然使得算法不容易陷入局部最小值,但是在未知收敛次数的情况下,航路规划整体时间较长。因此论文提出了稀疏A*-混合粒子群算法和迭代收敛判据的航路规划。论文采用自然选择法对迭代计算中粒子的适应度进行排序,将适应度好的一半粒子替换适应度差的一半粒子。收敛判据可以通过极少数量的计算结果判断出是否达到收敛状态,提供跳出迭代循环的依据。仿真结果表明,融合自然选择法和收敛判据后的算法可以在保证算法精度的基础上,提前跳出迭代循环,在两组仿真分别用时0.989s和1.283s。 (4)航路二次优化办法研究。由于稀疏A*算法框架存在沿障碍物边缘进行避障的问题,该问题会增加航路长度。因此在不增加算法复杂度的基础上,提出了航路二次优化方法,通过在路径节点中提取航路点、删除冗余航路点并连线的方式来缩短航路,为了使航路实际可行,采用B样条曲线进行平滑处理。最后通过仿真结果证明提出的航路二次优化方法可以解决稀疏A*算法存在的沿障碍物边缘进行避障的问题,最终在两组仿真中分别缩短航路1.4265km和1.3837km,达到缩短航路的目的。

关键词：无人机航路规划稀疏A*算法粒子群算法航路二次优化

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基于稀疏A＊遗传算法的无人机三维航迹规划

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北京信息科技大学学报（自然科学版） 2015年第1期30卷 35-40页

作者：魏亭厉虹北京信息科技大学自动化学院北京100192

针对基于自适应遗传算法无人机三维航迹规划寻优性能较低的问题,提出了一种基于稀疏A*遗传算法的无人机三维航迹规划方法;建立了稀疏A*遗传算法的仿真模型,利用稀疏A*搜索新航迹点的方法,提高了初始种群质量;通过引入禁飞区域代替威胁... 详细信息

针对基于自适应遗传算法无人机三维航迹规划寻优性能较低的问题,提出了一种基于稀疏A*遗传算法的无人机三维航迹规划方法;建立了稀疏A*遗传算法的仿真模型,利用稀疏A*搜索新航迹点的方法,提高了初始种群质量;通过引入禁飞区域代替威胁区域、安全区域、保密区域,可使本算法适用于民用无人机航迹规划。仿真实验表明,与自适应遗传算法规划无人机三维航迹相比,该算法具有更好的寻优性能。

关键词：无人机三维航迹规划自适应遗传算法稀疏A*遗传算法

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基于启发式增量搜索的无人机动态航迹规划

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中国科学:信息科学 2025年第4期55卷 931-948页

作者：李俊志龙腾孙景亮罗野周桢林北京理工大学宇航学院北京理工大学飞行器动力学与控制教育部重点实验室北京理工大学重庆创新中心陆空基信息感知与控制全国重点实验室

面向动态环境下无人机航迹规划的高时效性和动态环境适应性需求,开展基于启发式增量搜索的航迹规划方法研究.将稀疏A*（Sparse A*,SA*）与增量式搜索结合:通过改进节点扩展规则、定制节点简并策略,实现对SA*历史规划的节点图和代价信息... 详细信息

面向动态环境下无人机航迹规划的高时效性和动态环境适应性需求,开展基于启发式增量搜索的航迹规划方法研究.将稀疏A*（Sparse A*,SA*）与增量式搜索结合:通过改进节点扩展规则、定制节点简并策略,实现对SA*历史规划的节点图和代价信息的复用,避免计算资源的浪费;通过定制启发式增量搜索框架,在历史规划信息的基础上进行局部增量式更新,提出了增量式动态稀疏A*算法（incremental dynamic sparse A*,ID-SA*）,提升航迹规划的动态环境适应性.数值仿真与飞行试验结果表明,ID-SA*能够利用历史规划信息加速动态环境下的航迹重规划,效率远高于SA*、即时修复式稀疏A*（anytime repairing sparse A*,AR-SA*）,耗时降至10-1s量级,满足有限机载运算资源下的高效动态航迹规划需求.

关键词：无人机航迹规划动态环境启发式增量搜索稀疏A~*算法

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空基伪卫星组网部署的航路规划算法

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北京航空航天大学学报 2016年第7期42卷 1388-1397页

作者：曾凌川李大朋曲艺任爱爱巩应奎中国科学院光电研究院北京100094

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子(GDOP)的航路规划代价函数;然后,对航路... 详细信息

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子(GDOP)的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。

关键词：导航增强空基伪卫星航路规划稀疏A*搜索算法 Dubins曲线

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基于SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法

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航空学报 2016年第10期37卷 3140-3148页

作者：焦卫东程颖柯然中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室天津300300 中国农业银行科技部上海200000

为解决起飞一发失效应急程序(EOSID)手动设计的不足,提出一种基于SRTM数据的稀疏A*搜索(SAS)算法的EOSID路径规划方法。首先采用航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)的网格地形数据,结合起飞一发失效相关规章,考虑爬升梯度与保护区限制确定... 详细信息

为解决起飞一发失效应急程序(EOSID)手动设计的不足,提出一种基于SRTM数据的稀疏A*搜索(SAS)算法的EOSID路径规划方法。首先采用航天飞机雷达地形测绘使命(SRTM)的网格地形数据,结合起飞一发失效相关规章,考虑爬升梯度与保护区限制确定可行搜索空间;然后基于可行搜索空间运用稀疏A*搜索算法搜索应急离场路径,在传统A*算法寻找扩展节点时加入起飞性能约束条件,同时利用地形高程数据进行地形和威胁回避,生成一条三维应急离场航迹;最后利用三次样条曲线对规划的应急离场航迹进行平滑处理。实验结果表明该方法能自动搜索出有效的EOSID三维航迹。

关键词： EOSID 航迹规划稀疏A*算法起飞性能三次样条曲线

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基于人机合作策略下SAS算法的多无人机路径再规划

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西北工业大学学报 2014年第5期32卷 688-692页

作者：谭雁英胡淼祝小平周洲西北工业大学无人机所陕西西安710065 西北工业大学无人机特种技术重点实验室陕西西安710065

针对复杂多变的战场环境中多无人机路径再规划,给出了一种人机合作策略下的改进稀疏A*算法。提出在局部路径再规划动态窗口内人工干预给出必经子目标点,再通过SAS算法自动规划出路径的人机交互策略;采用路径再规划约束条件对生成的路径... 详细信息

针对复杂多变的战场环境中多无人机路径再规划,给出了一种人机合作策略下的改进稀疏A*算法。提出在局部路径再规划动态窗口内人工干预给出必经子目标点,再通过SAS算法自动规划出路径的人机交互策略;采用路径再规划约束条件对生成的路径节点进行了合并处理。仿真实验表明,上述改进的SAS算法,有效约束了SAS算法可行解空间,降低了算法的计算量,并且减少了生成路径点的个数,缩短了数据传输时间,获得了多无人机规避突发威胁/危险、避碰的令人主观满意的再规划路径。

关键词：稀疏A*算法人机合作路径再规划多无人机突发威胁

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