无人机快速三维航迹规划算法_尹高扬

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1、2016年8月西北工业大学学报Aug．2016第34卷第4期JournalofNorthwesternPolytechnicalUniversityVol．34No．4无人机快速三维航迹规划算法尹高扬，周绍磊，吴青坡(海军航空工程学院控制科学与工程系，山东烟台264001)摘要:针对无人机三维航迹规划的实时性问题，提出了基于快速扩展随机树的三维航迹规划方法。该算法能够根据当前环境快速有效搜索规划空间，通过随机采样点将搜索导向空白区域，使三维航迹规划能够用于实时航迹规划。通过引入航迹距离约束，搜索树将沿着路径距离最短的近似最优航迹的方向进行扩

2、展，克服了基本快速扩展随机树方法随机性强，只能快速获得可行航迹，无法获得较优航迹的缺点。在搜索过程中无人机的航迹约束条件和地形信息得到了充分利用，使算法生成的航迹能够自动回避地形和威胁，同时满足无人机的动力学约束。通过生成的虚拟数字地图对算法进行了仿真验证，仿真结果表明该方法能够快速有效地规划出满意的无人机三维航迹。关键词:无人机;快速扩展随机树;实时性;地形回避;三维航迹中图分类号:V249．1文献标志码:A文章编号:1000-2758(2016)04-0564-07在现代战争中，无人机所处的战场环境瞬息万很多良好特性，但是其随机性太强，

3、只能够保证高效变，同时由于其所执行任务的不确定性，无人机要能快速地获取无人机的可行轨迹，无法获得较优轨迹。够根据任务过程中的实时环境信息进行在线的自主针对基本RRT方法的不足，研究者们从RRT方法航迹规划，这对规划算法的实时性提出了很高要的节点采样方式、节点扩展方式和节点选择方式3求［1-2］。传统的航迹规划方法是基于预先确定的代［14-19］个方面对其进行了改进，取得了一定的成果。价函数生成一条具有最小代价的路径。由于无人机基本RRT及其改进方法虽然能够满足无人机航迹规划的规划区域广阔，虽然近年来研究人员从在线自主航迹规划的应用要求，但是

4、它们都是在二规划环境建模和求解算法两方面均提出了许多改进维平面上进行航迹搜索，因而未能利用地形的高度策略，但由于规划算法强调航迹的最优性，加上要考信息，不能有效地利用地形进行地形规避和威胁规虑无人机的性能约束等要求，传统的规划方法如遗避。本文在基本RRT方法的基础上，提出了一种三［3-4］［5-6］*［7-8］传算法、蚁群算法、稀疏A算法、粒子群维快速航迹规划方法。并在生成的虚拟数字地形图［9-10］算法等要获得一条最优路径需要很长的收敛时上进行了仿真验证，实验结果表明，该方法能够充分间和极大的内存需求，失去了在线航迹规划的现实利用地形的高

5、程信息，有效地进行地形回避和威胁可行性。回避，是一种快速有效的三维航迹规划算法。快速扩展随机树(RRT)方法是一种基于采样的单查询随机搜索算法，由S．M．LaValle在1998年［11］1问题提出首次提出。RRT的节点扩展不需要在规划前执行预处理，能够根据当前的环境信息快速有效地搜索规划空间，在可行路径的搜索概率意义上是完全无人机三维在线航迹规划要求无人机根据预先的。RRT方法已被成功应用于许多非完整系统的装载的任务区的三维地形数据，规划出一条从规划［12］规划问题中，包括地面移动机器人运动规划和无起始点到目标点的三维航迹，该航迹避开了所

6、有三［13］人机航迹规划等问题。虽然基本RRT方法具有维障碍物和威胁，并且满足无人机自身的飞行性能收稿日期:2016-02-12基金项目:航空科学基金(20135184007)资助作者简介:尹高扬(1987—)，海军航空工程学院博士研究生，主要从事导航、制导与控制的研究。第4期尹高扬，等:无人机快速三维航迹规划算法·565·约束。无人机在惯性坐标系下的三自由度质点运动方程为:x=vcosψcosγ{y=vsinψcosγ(1)z=vsinγ式中，(x，y，z)表示无人机在惯性坐标系中的位置;v表示无人机的速度;ψ为无人机的航向角;γ为

7、无图1RRT算法的扩展过程人机的航迹倾角。具体来说，三维航迹规划生成的目标航迹要求最近的一个树节点，然后在qrand和qnear的连线上以［20］扩展步长step为单位截取一个新节点q，如果在满足以下几个约束条件:new1)最小航迹段长度:无人机在开始改变飞行姿向新节点qnew行进的过程中没有碰到障碍物，则将态前必须保持直飞的最短距离。这一约束取决于无应qnew加入到扩展树中，否则需要重新选择为qrand。人机的机动能力和导航要求。继续迭代计算直到qnew到达目标区域则算法结束，2)最大拐弯角:无人机只能在小于或等于由自此时可以在扩展树T中

8、找到一条从起点qstart到目标身水平平面机动性能预先确定的最大拐弯角范围内点qgoal的路径。RRT算法主要包括3个部分:采样点选择;搜转弯。3)最大爬升、俯冲角:无人机只能在