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通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间. 相似文献
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针对冰下避障航迹规划问题,提出了一种基于改进A*算法的三维冰下避障航迹规划算法.不同于传统的A*航迹规划算法,该算法结合了人工势场航迹规划算法的思想,将水下地形碰撞约束、海冰碰撞约束以及UUV巡航高度约束重新编排.算法分析表明,该避障航迹规划算法能够有效增强UUV冰下避障能力与定深巡航高度控制能力.基于改进的A*冰下避障航迹规划算法,给出了上述约束的设计方法并进行了仿真验证.仿真结果表明,基于上述约束的航迹规划算法具有良好的避障能力、巡航高度控制能力以及航行距离控制能力. 相似文献
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直升机低空突防已逐渐成为现代空战察打任务的核心,而低空航迹规划算法是实现该技术的关键。
尽管现有的航迹规划算法已经被应用于实际低空突防任务,但基于“前端- 后端”式的传统航迹规划算法依然
存在规划航迹机动执行性差与复杂动态场景下易碰撞的缺陷。针对上述问题,本文提出一种基于Hybrid State
A* 与增强安全管道的改进算法。首先,基于Hybrid State A* 算法的联合轨迹优化,可以在状态空间中完成兼
顾直升机机动特性的初始航迹高效搜索,有效保证直升机航迹的可达性。其次,基于初始航迹膨胀的增强安全
管道,将后端航迹优化参数限制在安全的可行域内,进而有效提升复杂动态场景下规划航迹的安全性。在实验
环节,本研究结合ROS 机器人仿真环境与Rviz 数据可视化工具完成仿真验证,通过算法间的综合对比实验,
论证了本研究所提算法对规划的航迹机动性与安全性有明显的提升。 相似文献
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针对无人机三维在线航迹规划对算法速率、航迹最优性的需求,提出了基于改进ARA*算法的无人机在线航迹规划方法。首先,建立无人机三维航迹规划的数学模型;然后,提出了节点空间约简策略、局部启发项策略以提高算法收敛速率,并针对复杂规划环境提出了启发因子自适应递减策略。仿真结果表明,所提算法能够快速、稳定地生成首条可行航迹,并在剩余时间内不断提高航迹质量,可应用于不同类型的在线规划任务,动态地适应规划时间与航迹最优性的要求。 相似文献
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为提高无人机任务环境模拟的真实性,利用改进后的Voronoi图对任务环境进行建模。同时,为了更快地生成一条满足任务需求的最优飞行航迹,提高航迹规划的实战性和高效性,分析了蚁群航迹规划算法的运行原理,以及算法运行机制对算法性能的影响,提出了算法的改进原则,并在此基础上给出了新的信息素更新方式和新的启发式。利用改进后的蚁群算法,在改进型Voronoi图上进行了无人机航迹规划。计算机仿真结果表明,改进后的蚁群航迹规划算法与传统的蚁群航迹规划算法相比,运行时间更短,收敛速度更快,且得到最优航迹的概率更高,验证了算法改进原则的有效性。 相似文献
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针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。 相似文献
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为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A*算法,基于改进A*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。 相似文献
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为提高月面巡视机器人自主探测任务的效率及安全性,提出了一种基于月面数字高程地图的大范围自主探测快速安全路径规划算法。首先根据获取的月面数字高程地图设计了一种地形可通过性分析方法,并生成了欧几里得距离地图(EDM)为安全路径规划提供参考。然后针对A*算法解决月面巡视探测问题时搜索速度慢、未考虑路径安全性的问题,提出了FSA*算法,改进了A*算法的搜索机制以适用于月面大范围路径的快速搜索,并结合EDM地图设计了一种安全启发式函数,可使生成路径尽量远离危险区域,提高了巡视机器人自主探测过程的安全性。最后选取月球艾特肯盆地区域作为仿真场景,验证了该算法的有效性。 相似文献
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随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。 相似文献