分析步長(zhǎng)、搜索次數(shù)對(duì)UAV航跡生成的影響,給出一種改進(jìn)RRT算法。結(jié)合目標(biāo)信息給出啟發(fā)因子、優(yōu)話采樣節(jié)點(diǎn)選擇方法、選取合適的啟發(fā)概率等方法,解決了擴(kuò)展樹生長(zhǎng)過程中隨機(jī)性較大的問題,提高了全局搜索能力和搜索速度,同時(shí)考慮局部搜索精度。針對(duì)航跡隨機(jī)化造成的航跡不夠優(yōu)化的問題,提出一種航跡迭代優(yōu)化方法。仿真結(jié)果表明:該算法和優(yōu)化方法具有較快的收斂速度和更短的搜索時(shí)間;迭代優(yōu)化方法減少了冗余規(guī)劃點(diǎn),縮短了規(guī)劃航跡,提高了航跡規(guī)劃效率。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 RRT算法
    1.1 算法流程
    1.2 參數(shù)影響分析
        1.2.1 搜索步長(zhǎng)影響分析
        1.2.2 最大搜索次數(shù)影響
        1.2.3 不同威脅環(huán)境下航跡生成
            (1) 復(fù)雜威脅環(huán)境仿真。
            (2) 簡(jiǎn)單威脅環(huán)境仿真。
2 基于啟發(fā)信息的RRT算法改進(jìn)
    2.1 基于啟發(fā)信息的RRT航跡改進(jìn)算法
    2.2 RRT航跡優(yōu)化方法
3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析
    3.1 啟發(fā)式RRT航跡規(guī)劃仿真
        (1) 簡(jiǎn)單威脅或障礙環(huán)境。
        (2) 復(fù)雜威脅或障礙環(huán)境。
    3.2 帶路徑修正RRT的航跡仿真
4 結(jié) 語



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