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基于RHC-QPSO算法的无人机动态航迹规划
作者:刘博1 王小平1 周成2 陈勇1 周问1 
单位:1.空军工程大学航空工程学院 西安 710038  2.西安飞行自动控制研究所 西安 710076 
关键词:无人机  动态航迹规划  RHC-QPSO算法  四叉树  卡尔曼滤波  主动规避 
分类号:V279+.2 doi:10.3969/j.issn.1671-637X.2020.10.001
出版年,卷(期):页码:2020,27(10):1-7
摘要:

 针对复杂环境下无人机的动态航迹规划问题,在量子粒子群优化算法基础上,提出一种RHC-QPSO航迹规划算法。该算法采用四叉树建立实时环境模型,以QPSO算法为基础进行无人机航迹寻优,利用卡尔曼滤波对空间中动态威胁进行轨迹预估,结合RHC方法,对动态威胁采取主动规避策略,选取最小化φ,ψ,θ及a为过程性能指标,并将其作为每一个滚动优化窗口的优化指标。仿真实验结果表明,该算法不仅能够实时、有效地完成具有一定先验地图知识下无人机的动态航迹规划,而且防止无人机在规划过程中为规避动态威胁进行大机动动作,在一定程度上改善了航迹平滑度,提高无人机安全性。

基金项目:
陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-711)
作者简介:
刘博(1996 —),男,陕西西安人,硕士生,研究方向为飞行控制与飞机管理。
参考文献:
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