分层势场算法：解决飞行器路径规划挑战

"飞行器分层势场路径规划算法_代冀阳1" 飞行器路径规划是无人驾驶或遥控飞行器在复杂环境中寻找安全、高效路径的关键技术。传统的势场法是一种广泛应用的方法，它利用吸引和排斥力的概念来模拟飞行器与目标及障碍物之间的相互作用，以引导飞行器避开障碍并趋向目标。然而，这种方法存在一些显著的问题，包括目标不可达（当目标区域被障碍物包围时）、容易陷入局部极小值（导致飞行器无法达到最优路径）以及缺乏有效的评价机制。 针对上述问题，文章提出了飞行器分层势场路径规划算法。首先，通过分段思想对势场函数进行修正，使得即使在目标区域被障碍物包围的情况下，飞行器也能找到通向目标的路径，解决了目标不可达的问题。其次，引入了回环力的概念，这是一种旨在帮助飞行器跳出局部极小值的力，它能够在飞行器接近局部极小值时提供反向推动力，使飞行器能够重新导向至全局最优路径。此外，考虑到多飞行器系统中的碰撞避免问题，文章还引入了飞行器间的作用力，使得飞行器能感知并规避其他飞行器，确保了路径的安全性。 为了进一步优化路径规划，该算法采用了分层策略。通过建立多层次多方位的路径点阵，可以对不同层次的路径进行评估，选择最优路径点。这种分层方法引入了势场法的评价机制，使得飞行器不仅考虑到达目标的距离，还会综合考虑路径的安全性和效率。 通过数值仿真，文章对比分析了传统势场法、改进势场法和分层势场法在复杂障碍环境中的性能。仿真结果表明，提出的分层势场算法能够有效地解决传统方法的局限性，提供更优的路径规划，同时证明了该算法在飞行器路径规划中的有效性和可行性。 关键词：路径规划；飞行器；势场函数；回环力；分层势场法 中图分类号：V249 文献标识码：A 这篇研究论文提出的分层势场算法为飞行器路径规划提供了一种创新且实用的解决方案，特别是在处理目标不可达、局部极小值陷阱以及多飞行器碰撞问题上表现出显著优势。通过引入评价机制和优化路径搜索策略，该算法有望提升飞行器在复杂环境中的自主导航能力。