文献类型：期刊文章

作　　者：吴健发[1,2,3] 王宏伦[1,2] 刘一恒[1,2,3] 姚鹏[4]

WU Jianfa;WANG Honglun;LIU Yiheng;YAO Peng(School of Automation Science and Electrical Engineering,Beihang University,Beijing 100191,China;Science and Technology on Aircraft Control Laboratory,Beihang University,Beijing 100191,China;Shenyuan Honors College of Beihang University,Beijing 100191,China;College of Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,China)

机构地区：[1]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191 [2]北京航空航天大学飞行器控制一体化技术重点实验室,北京100191 [3]北京航空航天大学高等理工学院,北京100191 [4]中国海洋大学工程学院,青岛266100

出　　处：《无人系统技术》

基　　金：国家自然科学基金(61175084);山东省自然科学基金(ZR2018BF016)。

年　　份：2020

卷　　号：3

期　　号：1

起止页码：1-10

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：随着无人机作业空域从中高空不断向低空甚至超低空拓展,复杂的低空障碍环境对无人机造成了严重的威胁。研究无人机避障航路规划理论与方法,对于保障无人机的飞行安全和提升其任务效率具有重要作用。对无人机避障航路规划方法的研究现状进行了梳理,首先,根据航路规划问题所建立的优化模型,将规划方法划分为基于数学规划的方法、基于路标图的方法、基于空间分解的方法、基于势场的方法、基于随机规划的方法和基于机器学习的方法六个大类。然后,分别介绍了各类型方法的基本原理、代表性研究以及优缺点。最后,对避障航路规划方法未来可能的研究方向进行了展望。综述表明,复杂环境下无人机三维航路规划方法的研究仍有提升空间;未来应考虑将传统规划方法与新一代人工智能技术相结合;航路规划方法研究应充分考虑机载传感器的实际性能和工作特性;规划航路的可跟踪性问题也亟待解决。

关 键 词：无人机 航路规划 数学规划 路标图  空间分解  人工势场 随机规划  机器学习  

分 类 号：V249.1]