基于RRT-Dubins的无人机航迹优化方法
针对多障碍物环境下考虑无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)始末位姿、转弯半径和航迹长度的1阶光滑约束的UAV航迹规划问题,提出一种基于快速搜索随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)算法和Dubins曲线以局部最优逼近全局最优的UAV航迹优化方法.利用RRT算法和基于贪心算法的剪枝优化方法,在二维任务空间中规划出满足避障要求的可行离散航路点.采用多条Dubins曲线平滑连接航路点,根据UAV始末位姿确定首尾曲线端点,基于UAV性能、障碍物和飞行参数的约束关系,建立多约束的航迹优化数学模型.通过粒子群优化算法确定曲线类型,同时优化曲线连接处位姿和曲线半径,获得最短航迹.仿真结果表明:所提方法得到的航迹与其他方法相比,在不同障碍物数量和始末位姿的多种场景中,平均长度缩短了11.48%,在避开障碍物的同时,满足UAV动力学约束.
无人机航迹规划、快速搜索随机树算法、Dubins曲线、粒子群优化算法、航迹优化
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V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
国家自然科学基金;中国博士后科学基金;江苏省科学技术厅青年项目
2024-09-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共13页
2761-2773