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基于MDP的無(wú)人機避撞航跡規劃研究
DOI:
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作者:
作者單位:

1. 中北大學(xué) 機電工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

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中圖分類(lèi)號:

基金項目:

教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目,編號:231106429103427


Research on UAV Collision Avoidance Path Planning based on MDP
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    摘要:

    無(wú)人機基于避撞條件下的目標搜索航跡規劃是指針對復雜且眾多的環(huán)境障礙約束通過(guò)合理規劃飛行路徑,以更快、更高效地形式找到目標;首先深入探討了概率論視角下有限位置馬爾科夫移動(dòng)的規律,構建了相應的馬爾科夫移動(dòng)分布模型;隨后在借鑒搜索系統航跡規劃的前沿研究成果之上,結合馬爾科夫決策過(guò)程理論,創(chuàng )新性地引入了負獎勵機制對Q-Learning策略算法迭代,構建了單無(wú)人機目標搜索模型;并通過(guò)類(lèi)似“風(fēng)險井”的可視化方式直觀(guān)地將障礙約束對飛行影響呈現出來(lái);最后進(jìn)行仿真實(shí)驗論證算法的可行性和有效性,對航跡規劃算法的設計具有一定的參考意義。

    Abstract:

    Target search path planning based on collision avoidance of UAV is to find the target in the faster and more efficient form by reasonable flight path planning against complex and numerous environmental obstacles. Firstly, this paper deeply discussed the law of finite position Markov mobility from the perspective of probability theory, and constructed the corresponding Markov mobility distribution model. Then, based on the cutting-edge research results of search system trajectory planning, combined with the Markov decision process theory, the negative reward mechanism was innovatively introduced to iterate the Q-Learning strategy algorithm, and the single UAV target search model was constructed. And the impact of obstacle constraints on flight is visually presented through a visualization method similar to "risk well". Finally, the simulation experiment proves the feasibility and effectiveness of the algorithm, which has certain reference significance for the design of the route planning algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

闞煌,辛長(cháng)范,譚哲卿,高鑫,史銘姍,張謙.基于MDP的無(wú)人機避撞航跡規劃研究計算機測量與控制[J].,2024,32(6):292-298.

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  • 收稿日期:2024-05-24
  • 最后修改日期:2024-05-24
  • 錄用日期:2024-05-27
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2024-06-18
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