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题名多无人机3D侦察路径规划
被引量：13
- 1
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作者
胡腾
刘占军
刘洋
夏帅帅
陈前斌
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机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学移动通信重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1551-1559,共9页
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文摘
针对现有路径规划方案忽略侦察区域优先级以及缺乏对侦察区域中新发生事件的跟踪,而导致规划路径不能适应动态环境和无法根据侦察区域重要性来执行优先侦察等问题。首先,提出将侦察区域重要性作为必要优化指标,与无人机能耗和飞行风险值等7个优化指标加权联合,构成路径优化过程中评估生成路径的多目标效用函数,从而使得规划路径可以反映侦察区域优先级特性。然后,提出了基于事件检测的侦察区域重要性值更新机制以提升路径规划方案对动态环境的适应性。最后,采用粒子群算法求解最优路径。仿真结果表明,利用所提路径规划方案生成的侦察路径能最大限度优先覆盖重要侦察区域,并且所提更新机制能够跟踪侦察区域中发生的新事件。
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关键词
多无人机路径规划
3D路径规划
侦察区域优先级
粒子群算法
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Keywords
multi-unmanned aerial vehicles (UAVs) path planning
3D path planning
surveillance area priority
particle swarm optimization (PSO)
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分类号
V279.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于IHDR自主学习框架的无人机3维路径规划
被引量：14
- 2
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作者
陈洋
张道辉
赵新刚
韩建达
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2012年第5期513-518,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61035005
61075087
+2 种基金
61203331)
湖北省自然科学基金资助项目(2010CDA005)
湖北省教育厅基金资助项目(Q20111105)
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文摘
提出一种基于自主学习框架的无人机3维路径规划方法.该自主学习框架由知识学习、知识检索和在线更新三部分组成.在该框架中,无人机在线路径规划时首先从过去的规划经验中提取控制量直接用于指导当前机器人的行动,另一方面,如果检索结果对于当前无人机的状态是无效的,可以在线启动常规3维路径规划算法,实时计算机器人的控制量,在控制机器人运动的同时将当前状态下的新决策量添加到知识库中从而对其进行更新.此外,分别采用增量分层判别回归算法(IHDR)和k-D树方法建立了路径规划知识库.其中,IHDR方法通过增量方式,可将以往的路径样本建立为一棵分层树.大量的仿真结果对比表明,在本文提出的框架下,基于IHDR的方法比传统的k-D树方法具有更好的实时性.
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关键词
无人机
3维路径规划
自主学习框架
IHDR
K-D树
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Keywords
UAV （unmanned aerial vehicle）
3D path planning
autonomous learning framework
IHDR （incrementalhierarchical discriminant regression）
k-D tree
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于改进狮群算法的城市无人机低空路径规划
被引量：3
- 3
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作者
黄志锋
刘媛华
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期747-757,772,共12页
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基金
国家自然科学基金(72071130)
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文摘
针对智能优化算法在栅格法的3维路径规划中,寻优能力弱,规划出的路径转弯次数多、转角大等问题,提出一种改进狮群(ILSO)算法。首先,在狮群算法的基础上,利用柯西变异,在最优解位置进行扰动变异,增强算法跳出局部极值的能力。其次,针对路径规划问题,引入估值函数,进行节点连接的筛选,避免算法盲目搜索。再次,对规划出的路径进行2次规划操作,增加算法得到最优解的概率。同时对规划结果使用3次B-spline函数进行路径平滑,使路径更适合飞行。最后,仿真结果表明,改进狮群算法相比遗传算法、粒子群算法、鲸鱼优化算法和狮群算法,在不同距离规划下路径平均缩短了5.42%,时间平均缩短了17.14%,转弯次数平均减少了45.71%。
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关键词
改进狮群算法
3维路径规划
无人机
B-SPLINE
柯西变异
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Keywords
improved lion swarm optimization
3D path planning
UAV
B-spline
Cauchy mutation
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分类号
V249
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于动态视场的深度启发改进3维A*算法
- 4
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作者
黄书峤
伍锡如
黄国明
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机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
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出处
《机器人》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期513-523,共11页
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基金
国家自然科学基金(62263005)
广西自然科学基金(2020GXNSFDA238029)
+3 种基金
广西高校人工智能与信息处理重点实验室开放基金重点项目(2022GXZDSY004)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2023YCXS124)
桂林电子科技大学科学研究基金(UF23006Y)
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2024KY0222)。
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文摘
针对A*算法在山地场景下因启发函数建模不准确导致搜索效率低的问题,提出基于动态视场的深度启发改进3维A*算法。该改进A*算法以一种深度启发网络构建启发函数模型,并从泛化能力和建模精度两方面优化模型的性能。在提高泛化能力方面,设计一种局部动态视场模型,增强深度启发网络对关键地形信息的抓取能力,进而使其适应各种不同地形场景;在提高建模精度方面,设计一种基于距离权重因子的损失函数模型,缩小3维场景下深度启发网络对远距离路径的代价估计偏差。仿真实验表明,所提出的算法相比于现有基于深度学习法改进的A*算法,在3维场景下的路径代价预测精度平均提高45.2%,平均搜索效率提升12.8%,平均路径质量提升1.2%;对比现有基于经验建模法改进的A*算法,搜索效率亦有明显提高。
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关键词
3维路径规划
A*算法
启发函数
动态视场
山地移动机器人
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Keywords
3D path planning
A∗algorithm
heuristic function
dynamicfield-of-view
mountain mobile robot
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法
- 5
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作者
张庭溢
汪弘健
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机构
福建理工大学管理学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2024年第6期1491-1512,共22页
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基金
国家自然科学基金(71872158,71871197,71571151)。
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文摘
为提高黑猩猩优化算法(ChOA)的求解精度和局部极值逃逸能力,提出一种路灯人影和离家出走改进的黑猩猩优化算法(SSR-ChOA)。首先,采用SPM混沌序列初始化种群,增加初始种群分布均匀性。其次,由夜间路灯下人影变化的物理现象设计一种新的光学类改进方式——路灯人影,用于优化原有ChOA算法开发精度不高问题。同时设计一种名为离家出走的全局优化策略,使普通黑猩猩个体拥有更强的主动探索能力,避免因领导者判断错误陷入局部极值而导致整个种群搜索停滞、过早收敛。测试了25个基准测试函数和CEC2014测试函数,对比了ChOA算法、4种不同类型改进ChOA算法以及粒子群等算法,分析了改进策略有效性。最后,对航拍无人机飞行路径中存在高耸电塔、信号塔的应用情景进行了研究,验证了SSR-ChOA有效性。实验结果表明,SSR-ChOA与ChOA和4种改进ChOA对比不仅具有显著性差异,而且在寻优精度和稳定性上表现更佳。无人机3D路径规划上,SSR-ChOA平均总开销相比ChOA减少3.06%。
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关键词
黑猩猩优化算法(ChOA)
SPM混沌序列
路灯人影策略
离家出走策略
无人机3D路径规划
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Keywords
chimpanzee optimization algorithm(ChOA)
SPM chaotic sequence
street lamp shadow imaging strategy
running away from home strategy
3D path planning for UAV
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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