【摘 要】
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针对动态环境下无人机航迹规划对时效性、可行性和最优性的需求,将稀疏A~*搜索(sparse A~*search,SAS)算法嵌入到即时修复式架构,并在航迹迭代改善过程中引入双排序准则、存
【机 构】
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北京理工大学宇航学院,飞行器动力学与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675047);航空科学基金(2015ZA72004);中国博士后科学基金(2018M631361)资助课题
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针对动态环境下无人机航迹规划对时效性、可行性和最优性的需求,将稀疏A~*搜索(sparse A~*search,SAS)算法嵌入到即时修复式架构,并在航迹迭代改善过程中引入双排序准则、存储空间约束及变步长策略,提出了即时修复式稀疏A~*(anytime repairing SAS,AR-SAS)算法。静态环境下蒙特卡罗仿真结果表明AR-SAS算法生成可行航迹与最优航迹的时间都小于标准SAS和分层SAS算法;动态仿真结果表明AR-SAS算法能够快速生成可行航迹,并在规定时间内不断提高航迹最优性,满足动态航迹规划的需求。
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