文献类型：期刊文章

作　　者：齐小刚[1,3] 李博[1] 范英盛[1] 刘立芳[2,3]

QI Xiaogang;LI Bo;FAN Yingsheng;LIU Lifang(School of Mathematics and Statistics,Xidian University,Xi’an 710071,China;School of Computer Science and Technology,Xidian University,Xi’an 710071,China;Xidian-Ningbo Information Technology Institute,Ningbo 315200,China)

机构地区：[1]西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710071 [2]西安电子科技大学计算机学院,陕西西安710071 [3]西安电子科技大学宁波信息技术研究院,浙江宁波315200

出　　处：《智能系统学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(61877067,61572435);教育部-中国移动联合基金项目(MCM20170103);西安市科技创新项目(201805029YD7CG13-6);宁波市自然科学基金项目(2016A610035,2017A610119)。

年　　份：2020

卷　　号：15

期　　号：2

起止页码：204-217

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。

关 键 词：无人机 任务规划  任务分配  路径规划 启发式算法 智能优化算法 平滑处理  可飞性  

分 类 号：TP393]