3維復(fù)雜山地環(huán)境下旋翼無人飛行器高時(shí)效航跡規(guī)劃策略
[Abstract]:A high time and low cost track planning strategy is proposed for a rotor-wing unmanned aerial vehicle (UAV) which performs a collision-free low-altitude mission in a three-dimensional complex mountainous environment. The improved sparse A * algorithm and the fusion algorithm of biologically inspired neurodynamic model are designed and adopted. Based on sparse A * global optimization search, the algorithm integrates biologically inspired neurodynamic model to adjust local routes to speed up the formation of optimal track. The neural dynamic model is used to acquire and process the local dynamic information in the environment in real time, and the on-line planning ability of the fusion algorithm is realized, thus solving the problem of dynamic programming which can not be realized by the traditional optimal path search algorithm. The simulation results show that the fusion algorithm not only reduces the complexity and time of the A * algorithm, but also reduces the complexity of the algorithm. It also improves the cost and cost problem that has not been considered in the biologically inspired neurodynamic model, and is able to deal with the sudden threat in the mission space online and make the rotoring unmanned aerial vehicle move. In a complex environment with static obstacles, a safe and high quality track can be designed to reach the target point quickly and at low cost.
【作者單位】: 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;機(jī)器人視覺感知與控制技術(shù)國家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61433016)
【分類號】:V279
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,本文編號:2133287
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