检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科学学报 2017年第1期35卷 128-138页

作者：李军华刘群芳南昌航空大学信息工程学院南昌330063

针对无人机动态航迹规划问题,结合数字地形和天气等信息建立全数字概率地图,采取先离线静态全局规划后在线实时动态规划的两级分层规划方法,基于稀疏A*算法与文化算法实现了无人机动态航迹规划,改善了稀疏A*算法的绕径问题,提高了航迹... 详细信息

针对无人机动态航迹规划问题,结合数字地形和天气等信息建立全数字概率地图,采取先离线静态全局规划后在线实时动态规划的两级分层规划方法,基于稀疏A*算法与文化算法实现了无人机动态航迹规划,改善了稀疏A*算法的绕径问题,提高了航迹的可靠性和实时性.

关键词：航迹规划概率地图稀疏a＊算法文化算法

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结合进化算法的稀疏A*算法对动态目标的无人机航迹规划研究

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计算机时代 2016年第6期 17-21,25页

作者：刘群芳李军华南昌航空大学信息工程学院江西南昌330063

针对移动目标的无人机航迹规划问题,结合文化算法改进稀疏A*算法解决静态航迹的绕径问题,然后进一步使用混合算法解决目标跟随过程中动态航迹的规划速度和最优路径的平衡选择问题,最终实现不确定环境下跟随目标和威胁躲避的动态航迹实... 详细信息

针对移动目标的无人机航迹规划问题,结合文化算法改进稀疏A*算法解决静态航迹的绕径问题,然后进一步使用混合算法解决目标跟随过程中动态航迹的规划速度和最优路径的平衡选择问题,最终实现不确定环境下跟随目标和威胁躲避的动态航迹实时规划。通过采用静态和动态两级分层规划结构,使用基于稀疏A*算法与文化算法的混合算法实现了动态目标和动态威胁的无人机航迹规划。

关键词：航迹规划稀疏a＊算法文化算法混合进化算法目标跟随

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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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3维复杂山地环境下旋翼无人飞行器高时效航迹规划策略

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机器人 2016年第6期38卷 727-737页

作者：张艺巍谭建豪王耀南湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室湖南长沙410082

针对3维复杂山地环境中执行无碰撞低空飞行任务的旋翼无人飞行器,提出了一种高时效、低代价的航迹规划策略,设计并采用了改进的稀疏A*算法和生物启发神经动力学模型的融合算法.该算法在稀疏A*全局优化搜索的基础之上融入生物启发神经动... 详细信息

针对3维复杂山地环境中执行无碰撞低空飞行任务的旋翼无人飞行器,提出了一种高时效、低代价的航迹规划策略,设计并采用了改进的稀疏A*算法和生物启发神经动力学模型的融合算法.该算法在稀疏A*全局优化搜索的基础之上融入生物启发神经动力学模型来调整局部航线以加快最优航迹的形成,并运用神经动力学模型来实时获取和处理环境中的局部动态信息,实现了融合算法的在线规划能力,从而解决了传统最优路径搜索算法无法实现的动态规划的难题.通过在3维空间中设置多峰山地,尤其是凹形山体作为障碍进行仿真实验,实验结果表明,该融合算法不仅降低了A*算法的复杂度和耗时,而且改善了生物启发神经动力学模型尚未考虑的代价花费问题,更能够在线应对任务空间中的突发威胁,使旋翼无人飞行器在动、静态障碍物相结合的复杂环境下能够规划出一条安全、快速抵达目标点的低代价且优质的航迹.

关键词：旋翼无人飞行器在线航迹规划稀疏a＊算法生物启发神经动力学模型融合算法

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基于空间综合威胁体的无人机航迹规划方法研究

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首都师范大学学报（自然科学版） 2015年第3期36卷 78-81,87页

作者：辛培源徐智勇首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 中国科学院电子学研究所创新工程中心北京100190

传统规划多数在平面中模拟威胁,难以真实表达威胁对无人机的影响范围,为了提高无人机飞行中的安全性和稳定性,在航迹规划中尽量规避周围环境的威胁,本文提出了一种基于空间综合威胁体的航迹规划方法,在目标区域内建立空间综合威胁体模... 详细信息

传统规划多数在平面中模拟威胁,难以真实表达威胁对无人机的影响范围,为了提高无人机飞行中的安全性和稳定性,在航迹规划中尽量规避周围环境的威胁,本文提出了一种基于空间综合威胁体的航迹规划方法,在目标区域内建立空间综合威胁体模型并进行分析及计算,最后进行航迹规划.空间综合威胁体的限制可有效减少待扩展节点的数量,提高航迹规划计算的效率.

关键词：航迹规划威胁模型 Marching Cubes算法稀疏a＊算法

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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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一种基于几何惩罚的航迹规划优化方法

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四川兵工学报 2012年第4期33卷 20-22页

作者：魏海光陈义平江苏自动化研究所江苏连云港222006

针对一般稀疏A*算法规划时间长的缺点,提出了一种基于几何方式的代价优化方法,对航迹扩展点进行惩罚分类,改进代价函数。仿真结果表明,该方法能够快速有效地完成规划任务,并得到比较满意的航迹。

关键词：稀疏a＊算法几何扩展点代价函数

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无人机三维航迹规划与可视化仿真

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火力与指挥控制 2011年第7期36卷 72-74页

作者：刘海桥马东立北京航空航天大学无人驾驶飞行器设计研究所北京100083

结合无人机的机动能力限制条件,研究了基于稀疏A*算法的无人机三维航迹规划。该算法有效修剪了搜索空间中的无用节点,缩短了航迹搜索时间。在搜索过程中,充分利用了三维地形信息,使算法生成的航迹能够自动回避地形和雷达威胁。最后通过... 详细信息

结合无人机的机动能力限制条件,研究了基于稀疏A*算法的无人机三维航迹规划。该算法有效修剪了搜索空间中的无用节点,缩短了航迹搜索时间。在搜索过程中,充分利用了三维地形信息,使算法生成的航迹能够自动回避地形和雷达威胁。最后通过三维航迹的可视化仿真,对生成的航迹进行了验证。

关键词：稀疏a＊算法三维航迹规划可视化仿真

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基于SAS的分层航迹规划方法

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四川兵工学报 2010年第11期31卷 95-98页

作者：邵帅周成平刘新陈昭华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室武汉430074

为了提高SAS(sparse a* search)算法在航迹规划问题中对不同环境的适应能力,实现规划环境中禁飞区的快速避让、匹配区的快速查找,对SAS算法进行改进,提出了分层SAS的快速规划方法。分层SAS规划方法主要包括:粗SAS规划和精SAS规划,对不... 详细信息

为了提高SAS(sparse a* search)算法在航迹规划问题中对不同环境的适应能力,实现规划环境中禁飞区的快速避让、匹配区的快速查找,对SAS算法进行改进,提出了分层SAS的快速规划方法。分层SAS规划方法主要包括:粗SAS规划和精SAS规划,对不同性质的约束条件分粗、精2阶段进行处理。该方法将复杂的航迹规划问题分成相对简单的子问题,提高了对不同环境的适应能力,同时每个子问题的针对性较强,因此每一层规划速度较快。仿真实验表明,对不同复杂程度的环境,该方法有更好的适应能力。

关键词：航迹规划稀疏a＊算法分层稀疏a＊算法

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一种飞行器在线航路重规划方法

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空军雷达学院学报 2010年第5期24卷 333-336页

作者：曾剑新周焰何彦杰空军雷达学院研究生管理大队武汉430019 空军雷达学院四系武汉430019

针对飞行器在线航路重规划的安全性和实时性要求,将稀疏A*算法与模型预测控制中的滚动时域优化的思想相结合,提出了一种在线航路重规划方法.在飞行器探测到新的威胁时,把探测到威胁时的该段航路前面一定距离的节点作为新的起始点,并以... 详细信息

针对飞行器在线航路重规划的安全性和实时性要求,将稀疏A*算法与模型预测控制中的滚动时域优化的思想相结合,提出了一种在线航路重规划方法.在飞行器探测到新的威胁时,把探测到威胁时的该段航路前面一定距离的节点作为新的起始点,并以没有进入威胁区的后续最近航路点作为目标点,使用稀疏A*算法规划出一段长为N倍于最小步长R的航路,而后飞行器沿上述规划好的航路只飞行R距离.仿真结果表明:该方法通过每规划N步,执行一步,对受到威胁影响的参考航路进行局部修改,快速避开新出现的威胁,满足实时性要求.

关键词：飞行器航路规划在线重规划稀疏a＊算法模型预测控制算法

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