【摘 要】
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在不确定环境下,针对固定翼无人机航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。该方法首先对任意凸多边形障碍
【机 构】
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中国科学院大学计算机与控制学院; 中国科学院成都计算机应用研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61402537），中国科学院“西部青年学者”项目资助和四川省科技计划资助（2018GZDZX0041）
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在不确定环境下,针对固定翼无人机航迹规划问题,提出了一种基于滚动时域控制的模糊粒子群优化算法与改进人工势场法相结合的在线航迹规划方法。该方法首先对任意凸多边形障碍物进行最小外接圆拟合,后根据静态威胁,将规划问题转化为一系列时域窗口内的在线子问题,利用模糊粒子群算法实时优化求解以实现静态避障。当环境中存在动态威胁时,使用改进人工势场法对航迹进行调整完成动态避障。同时提出的固定翼无人机的碰撞检测法,可提前判断障碍物是否为真正威胁源,以此减少转弯频率和幅度,降低飞行代价。仿真实验表明,该方法在固定翼无人机航迹规划中能有效提升其规划速度、稳定性与实时避障能力并克服了传统人工势场容易陷入局部最优的缺点。
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