【摘 要】
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在不确定环境下,针对固定翼无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。首先,对凸多边形障碍物进
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学计算机与控制学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402537);中国科学院“西部青年学者”项目;四川省科技计划项目(2018GZDZX0041)~~
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在不确定环境下,针对固定翼无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。首先,对凸多边形障碍物进行最小外接圆拟合;然后,根据静态威胁,将规划问题转化为一系列时域窗口内的在线子问题,利用模糊粒子群算法实时优化求解以实现静态避障;当环境中存在动态威胁时,使用改进人工势场法对航迹进行调整完成动态避障。为了满足固定翼无人机的动态约束,同时提出固定翼UAV的碰撞检测法,可提前判断障碍物是否为真正威胁源,以此减少转弯频率和幅度,降低飞行代价。仿真
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