基于离散稀疏A^(*)的无人机航路规划

在无人机飞行过程中,由于其自身的物理限制和战术使用要求,在进行航路规划时,需要考虑航路的机动约束条件。基于图搜索的航路规划算法通常是在离散地图上全方向搜索,没有考虑实时的航向角信息。针对该问题,分析了地理信息存储方式,采用正方形栅格模型构建无人机的规划空间,通过控制栅格间距来满足无人机的最小航路段长度约束,通过控制当前航向角和栅格形状来满足无人机的最大转弯角约束,同时也能利用动态RCS特性,降低被探测的概率。针对现有算法在离散空间下规划约束航路存在的问题,设计了离散稀疏A*算法,将无人机的航向角信息存入离散的栅格中,并且对其节点存储方式进行优化,对成本函数和启发函数进行重新设计。在构建的规划空间中,利用离散稀疏A*算法进行无人机自主航路规划仿真试验,发现提出的离散稀疏A*算法能够有效地约束无人机的路段长度和航向角,满足实际无人机的机动约束和突防任务需求。