【摘 要】
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针对传统的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法收敛速度较慢、规划航迹曲折的缺点,提出基于启发式引导策略、动态步长策略、双层平滑度优化策略的综合改
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区无人机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61501493).
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针对传统的快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法收敛速度较慢、规划航迹曲折的缺点,提出基于启发式引导策略、动态步长策略、双层平滑度优化策略的综合改进RRT算法。利用概率对随机树的生长方向进行引导;采用动态步长进行未知空间的搜索;通过双层平滑度优化策略进行规划航迹的平滑,规划出适合四旋翼无人机飞行的可行航迹。与其它改进方法进行仿真比较,实验结果表明,综合改进RRT算法规划的航迹更短且平滑度更好,已将其应用于四旋翼无人机两种类型的突发障碍的航迹规划中。
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