基于A~*算法的无人机爬升轨迹设计

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹.改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方式的代价函数计算方法.仿真结果表明,运用该方法设计出最快爬升轨迹和燃耗最优爬升轨迹,其生成的飞行轨迹符合飞行约束条件,能够较全面地满足爬升性能,设计结果比较合理.     

基于SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法

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。     

基于Hybrid State A* 与增强安全管道的直升机低空航迹规划

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。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

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。     

雷达威胁环境下的无人机三维航迹规划

提出了一种雷达威胁环境下应用A*算法进行低空突防三维航迹规划的方法。首先对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人机机动性能要求的安全飞行曲面,并结合雷达威胁量化模型,计算出地形遮蔽雷达盲区的范围,最后在满足地形遮蔽雷达盲区的安全飞行曲面上运用A*算法规划出三维飞行航迹。仿真结果显示,该算法能简单、快速地获得三维最优航迹,易于工程实现。     

基于改进人工势场法的无人直升机三维航迹规划

针对民用直升机的复杂贴地环境,开展了预设障碍物环境结合无人直升机飞行性能包线约束的航迹规划研究。首先,基于障碍物建模方法设计了航迹规划算法,解决了传统人工势场法较难适用于三维环境下无人直升机航迹规划的诸多问题,提出了一种改进的人工势场算法并扩展至三维空间。然后,针对三维环境中的目标不可达问题,建立了一种基于相对距离判断的斥力势场函数方法;针对局部极小值问题,发展了一种基于无人直升机飞行性能约束的航迹点回溯法以逃离出局部极小值区域的方法。最后,通过仿真验证分析了该算法的有效性。仿真结果表明：改进的人工势场法能够有效克服传统人工势场法的不足,实现无人直升机在飞行性能包线约束下的三维航迹规划。     

一种基于改进A*算法的三维航迹规划方法

采用了一种改进的网格A*算法进行了飞行器的三维航迹规划。将启发函数中的直线距离替换为折距,对其进行了改进。改进后的启发函数有效地减少了规划过程中扩展的节点数,从而减少了搜索时间,并且扩展节点时,只选择满足飞行器的飞行性能约束的邻点,减小了搜索空间。仿真结果表明,应用该规划方法,飞行器能够进行在线实时三维航迹规划。     

一种改进的快速航路规划方法

通过改进启发式A*算法流程及数据结构,结合航迹规划多约束条件的实际,提出了一种快速可行的航迹规划方法.该方法考虑了飞机机动性能约束和终端进人方向角约束,建立专家知识库,缩小了搜索空间.将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,采用嵌套二叉树管理OPEN表和CLOSED表,提高了算法的搜索和执行效率.最后提出循环插...     

直升机贴地飞行地形跟踪控制器的广义预测控制方法

本文采用广义预测控制(GPC)方法设计了直升机贴地飞行地形跟踪器.该方法通过最小化预测跟踪误差与预测控制增量的加权二次型性能指标来产生最优控制输入.本文在多输入/多输出飞行轨迹控制系统中采用单输入/单输出(SISO)广义预测算法即可精确跟踪其中一个输出变量.通过简化的直升机动力学模型的计算结果表明广义预测控制可在纵向平面内精确跟踪预定飞行轨迹.     

基于A~*定长搜索算法的多无人机协同航迹规划

基于多无人机同时作业情况下的航迹规划问题,提出了一种A*定长航迹搜索算法.该算法通过选择代价值最接近给定值的节点作为最佳节点,得到定长规划航迹,接着进一步通过限定最佳节点的选择范围,改善了航迹的可飞性.仿真结果表明,利用该算法规划的定长航迹长度误差可以控制在1.4％以内,协同航迹长度误差可以控制在0.8％以内,能够满足多无人机同时到达的一般要求.     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

求解TSP问题的遗传算法

无人侦察机的巡航问题,如果不考虑其它约束条件,实际上是一个 TSP 问题。目前还没有求解 TSP 问题的比较有效的实时算法,我们首先利用改良圈算法求得一个较好的初始种群,再应用遗传算法就可以实时地求得一个较满意的解。