【摘 要】
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针对多无人机疏散配置在多个基地、协同执行多目标侦察任务的应用需求，提出了一种基于改进A*算法的多基地多无人机分阶段任务规划方法，包括区域设置、航程估算、多基地多无人机任务分配、基地内单无人机时序分配、航迹搜索、航迹平滑和局部动态规划等多阶段层次化的处理流程。基于改进A*算法预估航程矩阵，基于改进K-means算法和深度遍历方法求解多基地多无人机任务分配，基于旅行商（TSP）模型求解单无人机时序任务
【基金项目】
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国家自然科学基金（61931020）；
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针对多无人机疏散配置在多个基地、协同执行多目标侦察任务的应用需求，提出了一种基于改进A*算法的多基地多无人机分阶段任务规划方法，包括区域设置、航程估算、多基地多无人机任务分配、基地内单无人机时序分配、航迹搜索、航迹平滑和局部动态规划等多阶段层次化的处理流程。基于改进A*算法预估航程矩阵，基于改进K-means算法和深度遍历方法求解多基地多无人机任务分配，基于旅行商（TSP）模型求解单无人机时序任务分配，基于改进A*算法和三次B样条曲线规划并优化航迹，依据态势变化执行局部动态任务规划。开发了多无人机任务规划软件，验证了所提出的分阶段任务规划处理流程。实验结果表明，改进A*算法可剔除冗余节点，缩短4%以上航程，应用改进A*预估航程的任务分配能够满足威胁规避约束，进而可有效实现复杂威胁条件下多基地多无人机的航迹规划。
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