论文摘要
针对无人机航迹规划问题,提出了一种融合简化稀疏A*算法与模拟退火算法（Fusion of Simplified Sparse A*Algorithm and Simulated Annealing algorithm,简称FSSA-SA）的航迹规划方法.首先,在对威胁环境进行建模之后,将模拟退火思想与具体航迹规划问题求解相结合,给出了模拟退火算法求解航迹规划问题的具体设计与实现方法.其次,利用简化的稀疏A*算法在规划起止点之间进行一次往返搜索,并将所得结果中较优的一条航迹作为模拟退火算法的初始解,实现了两种算法的融合.然后,当退火进行至低温区时,通过对位置存在冗余的航迹节点的剔除,进一步改善了算法的求解质量.最后为了验证算法的优越性,将本文算法与稀疏A*算法、模拟退火算法进行了仿真对比试验.试验结果表明,本文提出的FSSA-SA算法相比于上述两种算法,具有较少的规划耗时;相比于稀疏A*算法,在所得航迹的综合代价相差不大的情况下,内存占用量少了两个量级;相比与模拟退火算法,在相同的退火条件下,其规划所得航迹的综合代价平均减少了35%左右.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨玉,金敏,鲁华祥
关键词: 无人机,航迹规划,融合,稀疏算法,模拟退火算法
来源: 计算机系统应用 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 中国科学技术大学微电子学院,中国科学院半导体研究所,中国科学院大学,中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心,半导体神经网络智能感知与计算技术北京市重点实验室
基金: 中科院战略性先导科技专项(A类)(XDA18040400),国家自然科学基金(61701473)~~
分类号: TP18;V279;V249
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006864
页码: 25-31
总页数: 7
文件大小: 1057K
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