Fast Marching Method(FMM)是一种基于水平集理论的界面演化跟踪算法,常被应用于求解几何最短路径规划问题。在静态环境信息已知的情况下,FMM比传统的网格搜索算法得到的路径更加光滑。但是,经典FMM对规划路径的方向控制能力弱、缺乏路...Fast Marching Method(FMM)是一种基于水平集理论的界面演化跟踪算法,常被应用于求解几何最短路径规划问题。在静态环境信息已知的情况下,FMM比传统的网格搜索算法得到的路径更加光滑。但是,经典FMM对规划路径的方向控制能力弱、缺乏路径曲率调控能力。基于调整Eiknoal方程中的代价函数的策略,采用人工势场方法,提出一种综合代价模型,依此实现一种改进FMM。通过定义对应于时间距离图最陡下降法所得路径的势能函数,采用变分方法分析得到含路径曲率的Euler-Lagrange方程,给出满足路径曲率约束的代价调整策略。实验结果表明该模型和方法是可行和有效的,它能够在满足转弯机动约束条件下实现航迹方向的控制,可用于机器人或无人飞行器的航迹规划。展开更多
无人机三维航迹规划由于规划约束众多,同时面临在巨大的搜索空间中寻优,往往规划速度慢,规划效率低.结合二维规划和高度规划实现三维规划是一种有效提升规划速度的解决方案,在利用Fast M arching Method(FMM)进行二维规划的基础上,采用S...无人机三维航迹规划由于规划约束众多,同时面临在巨大的搜索空间中寻优,往往规划速度慢,规划效率低.结合二维规划和高度规划实现三维规划是一种有效提升规划速度的解决方案,在利用Fast M arching Method(FMM)进行二维规划的基础上,采用Sparse A-star(SAS)搜索算法进行高度规划,分阶段考虑航迹规划的各种环境约束和机动约束,从而压缩规划空间.实验表明,该方法航迹规划速度快,所得到的三维航迹具有良好的地形跟随能力和避障能力.展开更多
文摘无人机三维航迹规划由于规划约束众多,同时面临在巨大的搜索空间中寻优,往往规划速度慢,规划效率低.结合二维规划和高度规划实现三维规划是一种有效提升规划速度的解决方案,在利用Fast M arching Method(FMM)进行二维规划的基础上,采用Sparse A-star(SAS)搜索算法进行高度规划,分阶段考虑航迹规划的各种环境约束和机动约束,从而压缩规划空间.实验表明,该方法航迹规划速度快,所得到的三维航迹具有良好的地形跟随能力和避障能力.
