發(fā)布時間：2021-09-30 05:29

　　行星車在星體表面自主探測過程中,路徑規(guī)劃技術(shù)作為其自主決策系統(tǒng)的重要組成部分,是行星車能夠安全高效地進(jìn)行自主巡視探測的必需技術(shù)。針對行星車自主探測的路徑規(guī)劃問題,提出了一種全局與局部規(guī)劃結(jié)合的行星車自主探測融合路徑規(guī)劃方法。首先基于行星表面數(shù)字高程模型生成了綜合平滑度地圖,然后提出了一種融合路徑規(guī)劃方法,先基于綜合平滑度信息改進(jìn)了A*算法啟發(fā)式函數(shù),用于指導(dǎo)算法生成全局最優(yōu)路徑,然后應(yīng)用動態(tài)窗口法進(jìn)行實時路徑規(guī)劃,生成滿足行星車能力約束的平滑路徑。仿真結(jié)果表明,所提融合路徑規(guī)劃算法可使探測路徑在全局最優(yōu)的基礎(chǔ)上保證路徑可行,可提高行星探測任務(wù)的成功性和可靠性,為更加完備高效的自主行星探測任務(wù)提供技術(shù)支持。 

【文章來源】：無人系統(tǒng)技術(shù). 2020,3(05)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

仿真場景DEM地圖及主要地形特征

本節(jié)首先根據(jù)第二章所提地圖處理方法對該區(qū)域生成綜合平滑度地圖，如圖2所示。由圖2可以看出，本節(jié)所提出的地形計算方法可以較好的還原行星表面地形特征，對環(huán)形山邊緣、小型山脈等危險區(qū)域有很好的提取效果。并且平滑度地圖可以很好地表示出平坦區(qū)域（圖中較亮區(qū)域），為后續(xù)路徑規(guī)劃提供參考。4.3 融合路徑規(guī)劃仿真結(jié)果

由圖3可以看出，融合路徑規(guī)劃算法中，地形權(quán)重因子αs較大的路徑能更好地選擇圖中的平坦區(qū)域（較明亮區(qū)域）。本文對不同地形因子αs情況下算法的性能表現(xiàn)做了對比，結(jié)果如表1所示�？梢钥闯�，隨著地形因子αs的增大，算法生成的路徑長度以及搜索時間變大，但路徑整體綜合平滑度更好，證明αs可以調(diào)節(jié)算法的距離最優(yōu)性和安全最優(yōu)性，可以在平坦的區(qū)域增大αs以增強(qiáng)算法的性能，而在危險的區(qū)域減小αs來確保生成路徑的安全性。本節(jié)將融合路徑規(guī)劃算法（αs=1）與標(biāo)準(zhǔn)A*算法，以及JPS算法[12]進(jìn)行對比，各算法生成路徑如圖4所示。由圖4可以看出，相比于其他算法，本文所提出的融合算法搜索出的路徑會盡量選擇離障礙較遠(yuǎn)的安全區(qū)域，提高了探測路徑的安全性。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]無人行星車自適應(yīng)協(xié)同探測方法[J]. 羅汝斌,顏鵬.  無人系統(tǒng)技術(shù). 2019(03)



本文編號：3415222