基于威胁分布的无人机路径规划新算法

本文主要探讨了一种创新的无人机路径规划方法，由单提晓和蒋蓁在2014年的《弹箭与制导学报》上发表。无人机路径规划作为该领域的关键课题，旨在为无人机设计出在存在障碍且需要避开预知威胁环境中的最优无碰撞飞行路径。作者针对无人机快速、可靠路径规划的需求，提出了一种结合了Voronoi图、Dijkstra算法和分割法的综合策略。 首先，文章基于Matlab软件平台，利用Voronoi图这一几何学概念，构建无人机的初始安全飞行路径。Voronoi图是一种空间分割方法，它将空间划分为多个区域，每个区域对应一个最近的威胁源。通过这种方式，算法能够确保无人机始终保持在没有直接威胁的安全区域，从而为后续路径规划提供基础。 接着，Dijkstra算法被用来搜索最短路径。这是一种经典的图论算法，用于寻找两点之间的最短路径，它在处理有向或无向图时非常有效。通过Dijkstra算法，无人机能够找到从起点到目标点的最短路径，这是实现高效飞行的关键步骤。 然而，最短路径并不一定是最优路径，因为它可能包含过多的拐点，增加了飞行的复杂性和风险。为此，作者提出了分割法，对Dijkstra算法计算出的最短路径进行优化，减少不必要的转弯，这有助于提高路径的平滑性和飞行效率。 最后，为了进一步提升路径质量，文章采用了spc（可能是指spatially continuous representation vector）函数对优化后的路径进行平滑处理，确保了最终得到的路径既满足最短距离的要求，又具有良好的连续性和飞行性能。 整个方法通过仿真验证了其实用性和时间性能。结果表明，这种基于分割法的无人机路径规划方法能够在保证安全的前提下，有效地解决无人机的路径规划问题，对于提高无人飞行器的自主导航能力和任务执行效率具有重要意义。 这篇论文提供了一种实用的路径规划技术，为无人机在复杂环境中的自主导航提供了新的思路和工具，对无人机技术的发展有着积极的推动作用。