基于AIXM数据集和改进A^(*)算法的直升机路径规划

针对AIXM数据集(aeronautical information exchange model dataset)在通航应用研究缺乏,以及经典A^(*)算法在直升机路径规划问题中转弯节点多等问题,提出了一种基于AIXM数据集的改进A^(*)算法直升机路径规划方法。首先,分析了AIXM数据集的时空属性,设计了基于时空属性搜索的AIXM障碍物数据查询方法,为进行直升机路径规划奠定了数据环境基础;然后结合直升机性能限制构建了碰撞判断包围盒,基于碰撞包围盒改进经典A^(*)算法,利用AIXM数据障碍物数据与航线数据,提出了一种直升机路径规划方法;通过python与Luaid AIXM 5 Viewer对该方法进行了仿真实验表明,所提方法规划的直升机路径转弯节点少,降低了直升机转弯的频率,规划路径短且符合路径与障碍物之间的安全距离要求。本文研究是将AIXM数据集利用于通航航空情报服务的创新尝试。

基于分离障碍物的地下车库车位排布算法

地下车库中的障碍物是车位排布中除不规则外轮廓边界之外最复杂的约束条件,为此本文提出了一种根据障碍物分离处理的启发式算法。根据障碍物分布,将整个车库区域分为带障碍物和不带障碍物两部分,对其分别使用不同的方法计算。其中,包含障碍物部分通过像素分割构建用于描述空旷程度的矩阵,并计算最优排布方案;不包含障碍物的部分通过遗传算法处理,同时考虑两部分结合部位的车位损失,并合理规划承重柱,保证连通性。通过对不同形状、内部结构的地下车库的排布,该算法可以在有限运算时间内得到排布结果,为人工设计师提供参考辅助。