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复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究
被引量：
11
1
作者
孙静
吴碧
+2 位作者
许玉堂
李灿波
罗
训
强
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期170-174,共5页
复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A～＊算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首...
复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A～＊算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首先通过粒子群优化规划出少量导引航迹点集,然后采用稀疏A＊算法计算导引点间的航迹段。仿真结果表明该方法能在获得满意解的前提下提高复杂环境下无人机航迹规划效率。
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关键词
无人机
航迹规划
复杂环境
粒子群优化
稀疏A^＊算法
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职称材料
题名
复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究
被引量：
11
1
作者
孙静
吴碧
许玉堂
李灿波
罗
训
强
机构
中国兵器科学研究院
空军装备研究院总体所
空军装备部科研订货部
简式国际汽车设计(北京)有限公司
出处
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2014年第3期170-174,共5页
文摘
复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A～＊算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首先通过粒子群优化规划出少量导引航迹点集,然后采用稀疏A＊算法计算导引点间的航迹段。仿真结果表明该方法能在获得满意解的前提下提高复杂环境下无人机航迹规划效率。
关键词
无人机
航迹规划
复杂环境
粒子群优化
稀疏A^＊算法
Keywords
unmanned aerial vehicle
route planning
complex environment
particle swarm optimization
sparse A ＊ algorithm
分类号
V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究
孙静
吴碧
许玉堂
李灿波
罗
训
强
《弹箭与制导学报》
CSCD
北大核心
2014
11
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