為解決火星飛行器的路徑規(guī)劃問題,針對(duì)傳統(tǒng)避障算法以及現(xiàn)有常規(guī)智能避障算法的局限性,提出融合鴿群優(yōu)化算法與可視圖法的全新智能避障算法。該算法克服傳統(tǒng)避障算法得到軌跡平滑性差和利用常規(guī)智能避障算法需要大量時(shí)間成本的問題,可在復(fù)雜地形中為保持一定高度飛行的火星飛行器規(guī)劃避開危險(xiǎn)區(qū)到達(dá)目的地的可行路徑。仿真結(jié)果表明:與可視圖法相比,利用智能可視圖法得到的路徑長(zhǎng)度更短且平滑性能良好;與鴿群優(yōu)化算法相比,利用智能可視圖法進(jìn)行路徑規(guī)劃所需時(shí)間成本大大減少,且規(guī)劃得到的路徑長(zhǎng)度更短、更平滑、適應(yīng)度值更小。 

【文章來源】：飛行力學(xué). 2020,38(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

可視圖法路徑規(guī)劃

智能可視圖法的具體流程如圖2所示。圖中:T為障礙物頂點(diǎn)集合;D為可選用點(diǎn)集;Xvg為利用可視圖法得到的當(dāng)前路徑;Lnow、Lbest分別為當(dāng)前軌跡路徑長(zhǎng)度與最優(yōu)軌跡路徑長(zhǎng)度;Xg為鴿群優(yōu)化算法中的全局最優(yōu)軌跡;Nptol為最大種群總數(shù)量;NC1、NC2分別為利用地圖羅盤算子與地標(biāo)算子迭代更新時(shí)的當(dāng)前迭代次數(shù);NC1max、NC2max分別為地圖羅盤算子與地標(biāo)算子的最大迭代次數(shù);Zfit為適應(yīng)度值。在計(jì)算過程中,需將所有非多邊形的障礙物都擬合為多邊形,其中圓形障礙物擬合為正十二邊形,并記錄構(gòu)成各多邊形的n個(gè)頂點(diǎn)于集合T,目標(biāo)位置坐標(biāo)為(xa,ya),則:

一般環(huán)境下可視圖法得到的軌跡

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3603746