【摘 要】
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针对传统A*算法应用在煤矿灾后井下环境侦测的无人机航迹规划中存在搜索点冗余、遇到突发威胁时实时性较差等问题,提出了一种逆向变权重稀疏A*算法。根据无人机自身性能约束
【机 构】
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山东科技大学交通学院,山东科技大学电子通信与物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61471224);中国煤炭工业协会科学技术研究指导性计划项目(MTKJ2016-293)
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针对传统A*算法应用在煤矿灾后井下环境侦测的无人机航迹规划中存在搜索点冗余、遇到突发威胁时实时性较差等问题,提出了一种逆向变权重稀疏A*算法。根据无人机自身性能约束及灾后井下威胁模型,从目标点到起始点进行全局静态航迹规划,避免大量无效搜索;根据无人机执行任务的需要设置不同权重系数,得到侧重航程或安全的航迹;通过引入次目标点策略,仅对被突发威胁覆盖的航迹进行修正,可在短时间内有效避开突发威胁。仿真结果表明,利用该A*算法进行航迹规划用时较短,无人机受到的威胁较小,可有效保障航迹规划的实时性和安全性。
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