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基于SAS算法的三维多UAV协同航迹规划方法 被引量:3
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作者 王奎民 《电子科技》 2013年第11期14-16,21,共4页
在实际应用中航迹规划着重考虑的是规划出的航迹应具有良好的可靠性能,针对多UAV协同航迹规划有多个约束条件且环境复杂、规划耗时长等问题,使用智能算法解决多UAV协同航迹规划问题无法确保规划航迹的可靠性能。因此,提出了一种启发式SA... 在实际应用中航迹规划着重考虑的是规划出的航迹应具有良好的可靠性能,针对多UAV协同航迹规划有多个约束条件且环境复杂、规划耗时长等问题,使用智能算法解决多UAV协同航迹规划问题无法确保规划航迹的可靠性能。因此,提出了一种启发式SAS算法,用以解决此问题。仿真结果证明,使用该算法规划出的航迹具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 航迹规划 多UAV协同 sas算法 可靠性能
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基于分层策略的三维航迹快速规划方法 被引量:14
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作者 刘新 周成平 +2 位作者 俞琪 邵帅 丁明跃 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2524-2529,共6页
快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次:全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列... 快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次:全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。 展开更多
关键词 航迹规划 分层策略 稀疏A* 遗传算法 引导点
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基于引导点的无人机三维航迹规划方法 被引量:4
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作者 刘琼昕 王景 +5 位作者 高春晓 宋晔 高超 郝贵青 李沛伦 朱磊 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1163-1168,共6页
为提高无人机航迹规划的速度,提出了一种基于引导点的航迹规划方法.该方法结合了不同规划方法的优势,将无人机航迹规划分为两个层次:全局规划和局部规划.全局规划利用遗传算法规划出最优或次优的区域点集,然后产生区域的引导点列;局部... 为提高无人机航迹规划的速度,提出了一种基于引导点的航迹规划方法.该方法结合了不同规划方法的优势,将无人机航迹规划分为两个层次:全局规划和局部规划.全局规划利用遗传算法规划出最优或次优的区域点集,然后产生区域的引导点列;局部规划根据全局规划提供的引导点列,利用SAS(sparse A search)算法快速规划出满足约束条件的可行航迹.仿真实验表明,该方法较好地结合了遗传算法和SAS算法的优势,规划航迹效果优于单一的遗传算法和SAS算法,并且有效地提高了规划速度. 展开更多
关键词 航迹规划 引导点 分层策略 稀疏A* 遗传算法
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基于SAS算法的飞行器低空突防三维航路规划研究 被引量:3
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作者 孙涛 刘家祺 +2 位作者 张龙杰 樊鹏飞 周涛 《计算机与数字工程》 2017年第9期1755-1758,共4页
SAS算法的各个主要搜索参数对飞行器航路规划的结果影响关系复杂,论文在对低空突防三维航路规划进行仿真实现的基础上,对最小步长搜索步长、扩展节点数、代价函数权重、最大飞行高度、最大转弯角等主要搜索参数进行了多组数据仿真对比,... SAS算法的各个主要搜索参数对飞行器航路规划的结果影响关系复杂,论文在对低空突防三维航路规划进行仿真实现的基础上,对最小步长搜索步长、扩展节点数、代价函数权重、最大飞行高度、最大转弯角等主要搜索参数进行了多组数据仿真对比,分析了各个参数对低空突防航路规划结果的影响关系,对于基于SAS算法进行飞行器航路规划的改进和优化具有参考意义。 展开更多
关键词 sas算法 飞行器 低空突防 航路规划
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基于改进稀疏A~*算法的无人机航路规划 被引量:8
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作者 黄文刚 张怡 +1 位作者 姜文毅 廉晶晶 《遥测遥控》 2012年第6期12-16,共5页
为使无人机具有在复杂环境下快速有效规划的能力,针对无人机航路规划中的稀疏A*算法进行改进,提出基于预生成点的变步长稀疏A*算法。算法在存在可行航路的紧密威胁障碍之间预先生成备选航路点,然后通过带有约束条件的稀疏A*算法进行航... 为使无人机具有在复杂环境下快速有效规划的能力,针对无人机航路规划中的稀疏A*算法进行改进,提出基于预生成点的变步长稀疏A*算法。算法在存在可行航路的紧密威胁障碍之间预先生成备选航路点,然后通过带有约束条件的稀疏A*算法进行航路规划,且在航路规划过程中结合变步长思想,更好地规避威胁,并加快搜索,最后对生成的航路实现二次优化。仿真结果表明,相比稀疏A*算法,改进的稀疏A*算法收敛速度快,具有更强的鲁棒性、可行性,且生成航迹具有更好的飞行品质。 展开更多
关键词 无人机 航路规划 改进稀疏A*算法 二次优化 鲁棒性
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