动态环境中的无人机路径规划方法

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1、2014年2月第40卷第2期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsFebruary2014V01．40No．2动态环境中的无人机路径规划方法刘洋章卫国李广文史静平(西北工业大学自动化学院，西安710129)摘要：为了解决动态环境中的路径规划问题，提出了一种引入时间轴的方法．在构型空间的基础上引入时间轴，将构型空间扩展为构型．时间空间，在构型．时间空间中可以表示动态障碍物所有时刻的位置．在路径生成阶段，提出了一

2、种改进的蚁群算法，将方向信息作为启发信息引入蚁群算法中，使蚂蚁在初始搜索路径时更有针对性．仿真结果表明：构型．时间空间可以解决动态环境的表示问题，改进蚁群算法可以更快地收敛到全局最优解．关键词：路径规划；无人机；动态环境；蚁群算法中图分类号：V249文献标识码：A文章编号：1001-5965(2014)02-0252-05PathplanningofUAVindynamicenvironmentLiurangZhangWeiguoLiGuangwenShiJingping(CollegeofAut

3、omation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710129，China)Abstract：Inordertosolvetheproblemofpathplanningindynamicenvironment，anewmethodwhichintroducedthetimeaxiswasgiven．Basedontheconfigurationspace(Cspace)，thetimeaxiswasintroducedtoexpandtheCspa

4、cetotheconfiguration—timespace(CTspace)，andthepositionofmovingobstaclesatalltimescouldbeexpressedintheCTspace．Inthepathgenerationstage，animprovedantcolonyalgorithmwasproposed．Theheadinginformationwasintroducedasheuristicinformationtotheantcolonyalgori

5、thm，andatthebeginningofthealgorithmantscouldbeguidedtosearchtheroadmapmoreefficiently．Thesimulationre—sultsshowthatthemovingobstaclescanbeexpressedwellintheCTspace．Theimprovedantcolonyalgorithmismoreefficientanditcanconvergetothebestsolutionmorequickl

6、y．Keywords：pathplanning；unmannedaerialvehicle；dynamicenvironment；antcolonyalgorithm路径规划是无人机任务规划中最基本的部分．由于无人机路径规划时需要考虑威胁、动态约束等问题，使得规划的复杂性显著增加．为了解决这些问题，文献[1]提出了概率地图法(PRM，ProbabilityRoadMaps)．概率地图法可以构造自由空间中的连通图，将连续空间的规划问题转化为拓扑空间的规划问题，使路径规划问题的复杂度与环境的复杂程度和

7、规划空间的维数无关，而主要依赖于路径搜索复杂度．在实际规划环境中不但有静止的障碍物，还有运动的障碍物．因此，路径规划不仅需要考虑与静止障碍物的碰撞，还需要研究如何防止与运动障碍物碰撞的问题．对于动态环境中的路径规划问题已有很多研究．文献[2]通过对环境进行模糊描述，将距离信息转换为相应位置受障碍物影响的程度，表示为模糊信息，解决了动态障碍物的表示问题．文献[3]修改了传统势场函数，通过增大运动障碍物的威胁程度的方法表示动态障碍物的势场，并应用于规划中．文献[4]中通过引入碰撞危险度概念进行路径规划

8、，成功解决了动态障碍物的避碰问题．文献[5]中把动态障碍物都看作匀速运动的障碍物，采用遗传算法研究了动态环境中的规划问题．文献[6]提出了一种基于分层强化学习的路径规划算法，但运行速度较慢．文收稿日期：2013．04-07；网络出版时间：2013·11-2010：28网络出版地址：WWW．enki．net／kems／detail／11．2625．V．20131120．1028．006．html作者简介：刘洋(1988一)，男，山东济南人，博士生，sgwhl234@126．com．第