针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标...针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标点引力的合力影响有效避开障碍物生长,提高航迹搜寻效率,其次对随机树的节点扩展考虑了无人机飞行性能约束条件,最后采用3阶贝塞尔函数进一步航迹优化。仿真结果表明:二维和三维复杂环境中改进双向RRTs算法相比传统RRT、双向RRTs算法航迹搜索耗时减少了71.3%、24.7%和41.0%、18.6%,验证了改进算法全局搜索能力的快速性和有效性,能很好的应用于无人机离线全局航迹规划场合。展开更多
文摘针对无人机复杂环境下的全局航迹规划问题,将人工势场法与双向RRTs(Rapidly-exploring random trees)算法结合,提出一种改进双向RRTs算法。首先,目标偏置策略引导采样点以一定概率顺着目标点生成,同时随机树新节点受到障碍物斥力和目标点引力的合力影响有效避开障碍物生长,提高航迹搜寻效率,其次对随机树的节点扩展考虑了无人机飞行性能约束条件,最后采用3阶贝塞尔函数进一步航迹优化。仿真结果表明:二维和三维复杂环境中改进双向RRTs算法相比传统RRT、双向RRTs算法航迹搜索耗时减少了71.3%、24.7%和41.0%、18.6%,验证了改进算法全局搜索能力的快速性和有效性,能很好的应用于无人机离线全局航迹规划场合。