动态目标航路规划：卡尔曼滤波与D*算法结合

"基于卡尔曼滤波和D*算法的动态目标航路规划" 本文主要探讨的是在动态环境下的运动目标航路规划问题，针对现有方法存在的滞后性和计算量大的缺陷，提出了一种结合卡尔曼滤波算法和D*算法的新方法，特别适用于无人机等动态目标的路径规划。 卡尔曼滤波算法是一种经典的估计理论方法，主要用于处理随机过程中的状态估计问题。在本文中，它被用来预测目标的下一步位置。通过利用目标的当前状态和运动模型，卡尔曼滤波可以提供对目标未来位置的最优估计，减少了由于不确定性导致的预测误差。这种方法的优点在于其递推特性，不需要大量历史数据，从而降低了计算复杂度，有利于实时性。 D*算法是一种增量式路径规划算法，最初设计用于解决机器人路径规划问题。在动态环境中，D*算法能有效地更新已有路径，以适应环境变化。当目标位置发生变化时，D*算法能够快速调整无人机的路径，以达到新的目标。在此文中，D*算法被调用，以无人机的当前位置作为起点，卡尔曼滤波预测的目标位置作为终点，进行航路规划。 为了进一步优化规划效率和减少预测误差，文章提出了引入动态目标观测周期的概念。这意味着根据目标行为和环境变化，动态地调整观测和规划的频率，这样可以在保持算法响应速度的同时，降低因频繁预测和规划带来的额外计算负担。 通过仿真结果，作者证明了该算法的有效性。它成功地缩短了航程，减少了到达目标位置的时间，体现出良好的实时性和路径优化能力。该研究对于无人机等动态目标的路径规划提供了新的思路，对于提高动态环境下的任务执行效率具有重要意义。 关键词：航路规划；无人机；动态目标；D*算法；滞后性 中图分类号：V279 文献标志码：A 文章编号：1671-637X（2014）08-0050-04 总结起来，这篇论文提出了一种创新的航路规划方法，结合了卡尔曼滤波的预测能力和D*算法的动态路径更新能力，有效解决了动态环境中的目标航路规划问题，提升了规划效率和实时性能。