文献类型：期刊文章

作　　者：高升[1] 艾剑良[1] 王之豪[1]

GAO Sheng;AI Jianliang;WANG Zhihao(Department of Aeronautics and Astronautics,Fudan University,Shanghai 200082,China)

机构地区：[1]复旦大学航空航天系

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：航空电子系统综合技术重点实验室基金（03010417）资助课题

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：101-107

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)无人机航迹规划方法能够快速获得满足约束要求的可行航迹,但是无法获得接近最短航迹的较优航迹。针对航迹的最优性问题,提出了混合种群RRT无人机航迹规划方法。在基于环境势场的RRT算法的基础上,设计了一种种群优化方法,通过引入自优化种群和协同优化种群改善航迹段,使算法同时具有局部和全局寻优能力。在得到航迹节点的基础上,采用B样条曲线的平滑方法生成曲率连续的可跟踪航迹。仿真结果表明,所提算法能够综合考虑无人机航程代价和雷达威胁代价,快速地收敛得到接近最优且满足无人机动力学约束的可行航迹,在不同环境下也能有满意的收敛效率。

关 键 词：快速扩展随机树 无人机 航迹规划 混合种群

分 类 号：V279]