為解決傳統(tǒng)RRT算法收斂速度慢、生成的航徑距離過長等問題,提出動態(tài)步長BI-RRT算法。首先,采用引向目標(biāo)的采樣策略對空間進(jìn)行探索以得到采樣點,利用動態(tài)步長策略確定該采樣點的增長步長以確定新節(jié)點;之后,通過樹枝裁剪策略對新節(jié)點進(jìn)行調(diào)整,當(dāng)探索到目標(biāo)節(jié)點時,算法返回初始航跡,對于初始航跡,應(yīng)用貪心算法對航跡點進(jìn)行篩選,以減少無人機（UAV）的無效節(jié)點與總航跡長度;最后,利用B樣條進(jìn)行平滑處理,得到一條可行航跡。搭建了二維和三維環(huán)境下的仿真地圖模型,驗證了該算法在保證無人機避障的基礎(chǔ)上獲得一條有效航跡。動態(tài)步長BI-RRT算法在無人機航跡規(guī)劃方面不僅有實時性強、航跡光滑的優(yōu)點,而且與分段優(yōu)化RRT算法相比,在優(yōu)化航跡節(jié)點個數(shù)的前提下,提高了收斂速度且降低了航跡距離。 

【文章來源】：河北科技大學(xué)學(xué)報. 2019,40(05)

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

圖２半角樹枝裁剪策略原理圖Ｆｉｇ．２Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｈａｌｆ－ａｎｇｌｅｔｒｅｅ剪找生得XgoalXnear2琢

５所示。采用ＲＲＴ算法與動態(tài)步長ＢＩ－ＲＲＴ算法進(jìn)行５０次仿真實驗，得到的三維航跡規(guī)劃結(jié)果如圖６所示。其中，傳統(tǒng)ＲＲＴ算法在三維環(huán)境的規(guī)劃結(jié)果如圖６ａ）所示；圖６ｂ）為本文所提出的算法得到的三維仿真結(jié)果。從路徑長度、航跡點數(shù)、規(guī)劃時間３方面得到對比數(shù)據(jù)，如表３所示。80604020020406080402008060402002040608040200x/kmy/kmz/kmx/kmy/kmz/kma）RRT算法仿真結(jié)果b）動態(tài)步長BI鄄RRT算法仿真結(jié)果startstart圖６三維環(huán)境仿真結(jié)果Ｆｉｇ．６Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆ３Ｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ表３三維環(huán)境下優(yōu)化算法實驗數(shù)據(jù)Ｔａｂ．３Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄａｔａｏｆｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎ３Ｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ項目規(guī)劃算法ＲＲＴ算法航跡規(guī)劃動態(tài)步長ＢＩ－ＲＲＴ算法航跡規(guī)劃平均路徑長度／ｋｍ８９．３８７５６．７４９最大搜索節(jié)點個數(shù)１７４１１５最小搜索節(jié)點個數(shù)１２８９４平均搜索節(jié)點個數(shù)１４９．５２９１０１．２０２平均航跡點個數(shù)１９．５２９４．８２２平均規(guī)劃時間／ｓ１０．００４０．９６９０２４


本文編號：3017484