论文摘要
针对无人机路径规划中全局静态路径优化和局部动态避障的需求,提出一种基于生物神经动力学模型的改进A~*算法实现全局冬天路径规划。建立生物神经动力学模型,并应用该模型实时获取环境中的动态障碍物信息,通过神经元的活性值来引导无人机的局部动态避障。设计了一种A~*算法的优化启发函数,有效地减少A~*算法在全局路径搜索过程中的节点数量,提高A~*算法的全局搜索效率。最后,将生物动力学模型中神经元的活性值融入到A~*算法的实际代价函数中,融合算法保证了A~*算法在全局路径优化的性能,又秉承了生物神经动力学模型的局部实时避障能力。静态路径和动态路径下仿真结果表明:与生物动力学模型相比,该融合算法考虑到实际代花费问题,能够在动态和静态环境下规划出一条低代价的全局路径;与A~*算法相比,该融合算法可提高全局搜索效率,且实现实时动态避障性能。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴亚雷
关键词: 全局路径规划,动态避障,代价函数,启发函数,生物神经动力学模型,算法
来源: 农业装备与车辆工程 2019年06期
年度: 2019
分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 航空航天科学与工程,自动化技术
单位: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
分类号: TP18;V279;V249
页码: 50-54
总页数: 5
文件大小: 1287K
下载量: 327
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