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改进RRT算法:UAV区域目标搜索实时航迹规划优化
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更新于2024-08-04
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本文主要探讨了"区域目标搜索中基于改进RRT的UAV实时航迹规划"这一主题,由彭辉、王林和沈林成三位作者在国防科技大学机电工程与自动化学院的研究背景下撰写。研究关注于无人机(UAV)在执行区域目标搜索任务时,如何提高航迹规划的实时性和效率。 在当前无人机应用中,高效的在线自主航迹规划至关重要,尤其是在复杂环境下的区域搜索任务。为了满足这种实时性需求,作者提出了一种结合固定搜索模式和动态搜索模式的航迹规划框架。这种方法旨在优化搜索过程,减少计算时间,并控制节点扩展的数量,从而提升整个系统的响应速度。 传统的快速扩展随机树(RRT)方法在此基础上被改进。RRT算法通常用于解决高维空间中的路径规划问题,但本文对其节点选择策略进行了优化,引入了启发式信息,这有助于更快地找到可行的路径。这种改进使得算法能够在保持搜索效率的同时,降低在线航迹规划所需的时间成本。 关键词"无人机"、"区域目标搜索"、"快速扩展随机树"和"航迹规划"揭示了研究的核心内容。通过中图分类号TP391.9,我们可以得知这是与航空、航天、导航和控制系统相关的研究。文献标识码A表明这篇文章已被正式收录并具有较高的学术价值。 本文的实验部分展示了基于改进RRT的UAV实时搜索航迹规划算法的实际效果,通过仿真验证了其在提高航迹规划性能方面的有效性。这项工作对于提升无人机在复杂环境中执行区域目标搜索任务的能力具有重要的理论和实践意义,为无人机控制和自主导航技术的发展提供了新的解决方案。
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文章编号10012486200905008606
区域目标搜索中基于改进 RRT 的 UAV 实时航迹规划
彭 辉 王 林 沈林成
国防科技大学 机电工程与自动化学院 湖南 长沙410073
摘要在线自主航迹规划是无人机Unmanned Aerial Vehicles UAV执行区域目标搜索任务的有效保证
针对 UAV 区域 搜索中航迹规划的实时性要求 提出了一种固定搜索 模式和动态 搜索模式相 结合的 UAV 自主
航迹规划框架 在快速扩展随机树RRT方 法的 基础上 通过改 进随 机扩展 树的 节点选 择和 引入启 发式 信
息 提出了基于改进 RRT 的 UAV 实时搜索航迹规划算法 该 算法能 够有效 降低在 线航迹 规划的时 间代价 和
扩展节点数 仿真实验结果验证了本文方法的有效性
关键词无人机区域目标搜索快速扩展随机树航迹规划
中图分类号TP3919 文献标识码A
The Modified RRTbased Realtime Route Planning for UAV
Area Target Searching
PENG Hui WAN Lin SHEN Lincheng
College of Mechatronics Engineering and Automation N ational Univ of Defense Technology Changsha 410073 China
Abstract Online Autonomous Route Planning is the prerequisite for Unmanned Aerial Vehicles UAVsto perform area search mi
ssion effectively Firstly to satisfy the realtime requirement of UAV search path planning an autonomous route planning framework
which integrates fixed search mode with dynamic search mode is presented Then based on basic Rapidlyexploring Random Tree
RRT a modified RRTbased UAV route planning algorithm is proposedThe modified RRT method has introduced heuristic informa
tion and improved the extension of RRT node which can reduce the node number in a search tree and time costSimulation results
demonstrate that the method is realtime and effective
Key wordsUnmanned Aerial VehiclesUAVarea target searchrapidlyexploring random tree route planning
区域侦察和目标搜索是无人机Unmanned Aerial Vehicles UAV的基本任务
1
UAV 在执行此类任
务之前 仅知道待侦察区域的地理位置信息和边界信息 对于区域内目标的具体位置和敌方威胁情况不
完全确知 因此 UAV 需要具备一定程度的自主规划能力 能够根据任务过程中的实时探测信息和外部
环境信息 进行在线的路径决策和航迹规划 这对规划算法的计算速度提出很高要求 很多用于预先航
路规划
2
的方法 如A
算法遗传算法 蚁群算法等耗时较多的算法很难直接应用
针对 UAV 区域目标搜索中的航迹规划问题 目前国内外开展了较为广泛的研究 传统的方法以搜
索论
3
为基础 从最大化目标发现概率的角度设计覆盖任务区域的搜索航线 这类航线通常是固定模
式如文献 4 5 采用扫描线模式实现对目标区域的完全搜索覆盖 这种方法航线计算简单 快速 能够
保证一定的目标发现概率 但飞行航线固定 搜索效率不高 另一类重要的方法是基于搜索图 Search
Map的动态搜索方法
6 7
该方法以二维离散地图来存储目标和环境信息 基于搜索图信息 UAV 可以
采用不同的策略在线计算的下一时刻的搜索路径 如随机策略局部最优策略全局最大策略
8
等 这类
方法能有效利用实时探测信息进行目标搜索 难点在于如何快速计算到下一目标点的安全搜索航迹
本文提出了一种固定搜索模式和动态搜索模式相结合的 UAV 区域搜索航迹规划方法框架 在此
框架下 根据预先情报信息对搜索区域进行划分 对重点子区域采用固定模式实现搜索覆盖 对其他区
域则采用动态搜索模式 采用改进的快速扩展随机树Rapidlyexploring Random Tree RRT算法生成实时
收稿日期 2009 03 30
基金项目 国防基础科研项目A2820080247国防科学技术大学博士创新资助项目B080304
作者简介 彭辉1980 男 博士生
国 防 科 技 大 学 学 报
第 31 卷第 5 期 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY Vol 31 No 5 2009
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黄涵奕
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