一种动态参数更新的无人机三维路径规划方法.pdf

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1、一种动态参数更新的无人机三维路径规划方法张华。等一种动态参数更新的无人机三维路径规划方法AKindofUAVThree—dimensionalPathPlanningMethodbyDynamicParameterUpdate旅华立粤菩周一廷霍建支(西南科技大学信息工程学院，四川绵阳621010)摘要：针对动态环境下无人机三维路径规划的复杂性及优化效率问题，提出了一种可视域下动态参数更新的无人机三维路径规划方法。在动态参数更新过程中，采用启发式动态更新机制的信息素进行全局更新；利用模拟栅格法进行两次空间区域划分，形成局部节点集合和全局离散点集合。先在节点

2、集合中搜索局部路径，然后在离散点集合中搜索出最优路径。为更好地逼近真实环境，算法引入函数DFI产生复杂的三维动态环境。实验结果表明，新的蚁群算法具有较好的可行性和实时性，能够有效解决空间复杂度、搜索效率等问题，加快全局收敛速度，保持基本蚁群算法较强的鲁棒性，实时避开障碍物规划出最优路径。关键词：无人机三维路径规划蚁群算法可视域动态参数更新中图分类号：TP24文献标志码：ADOI：10．16086／j．cnki．issnl000—0380．201509004Abstract：Aimingatthecomplexityandoptimizeefficienc

3、yproblemsofthree—dimensionalpathplanningofUAV(m瑚姗nedaerialvehicle)indynamicenvironment，anantcolonyalgorithmbydynamicparametersupdateunderavisualdomainisproposed．Dynamicparameterupdateprocessoftheantalgorithm，usingheuristicdynamicupdatemechanismupdatesglobalpheromoneandusingthesim

4、ulation鲥dmethodtozonethespacetwiceandformthelocalnode-setandglobalcollectionofdiscretepoints．Thealgorithmsem℃hesp酬pathbetweenthenodes，andthensearchfortheoptimalpathbetweenthediscretepaints．Tobetterapproximatereal—worldenvironment，thealgorithmintroduceddynamicfunction1(DFl)produce

5、complexthl℃e—dimensionaldynamicenvironment．Throughexperimentalresults，theproposedalgorithmhasgoodfeasibilityandreal·timeforavoidingobstacleandplanningtheoptim且lpathinreal—time，anditcaneffectivelysolvespatialcomplexity，thesearchettjciency，andacceleratetheglobalconvergencespeedatth

6、esametimemaintainingthestrongrobustnessofbasicantcolonyalgorithm．Keywords：UAV3DpathplanningAntcolonyalgorithmVisibleregionDymmicparameterupdate0引言路径规划是无人机实现自动导航的重要组成部分，但在动态环境中对无人机路径规划评价标准与静态不同，预先确定的代价函数不能反映特定任务的要求。动态环境下需要根据环境的变化实时做出反应。王维平等在无人机轨迹规划方法的文献综述中，对规划空间的构造方法、路径规划算法进行了分类比较

7、，同时提出分析求解无人机路径规划的过程模型。11。HaoMeng等将遗传模拟退火算法用于无人机的三维路线规划，利用飞行路段和障碍之间的距离转换成俯仰值，并将该值添加到适应度函数，达到路径最优化的目的旧1。“uXin等提出利用网格和迭代惩罚方法来实现无人机多路径规划的方法，该方法自动根据高分四川省科技厅科技支撑计划基金资助项目(编号：2014RZ0049)。修改稿收到日期：2015-05—13。第一作者张华(1969-)，男，2006年毕业于重庆大学控制理论与控制工程专业，获博士学位，教授；主要从事机器人技术及其应用、嵌入式系统及其应用以及智能控制等方向的

8、研究。《自动化仪表》第36卷第9期2015年9月辨率的分布地形找到最优路径，以满