无人机最短路径规划研究.docx

摘要

智能无人机的新兴领域(UAV)研究近年来发展迅速，为人工智能和知识表示提供了大量的研究挑战。以往的许多研究都集中在低水平控制能力，目标是开发控制器，支持无人机从一个航路点到另一个航路点的自主飞行。最常见的任务场景包括将传感器有效载荷放置在数据收集任务的位置，最终离线或由地面实时处理数据无人机的使用和诸如此类的任务在最近的冲突局势中变得越来越重要，预计在未来的局势中将发挥越来越重要的作用。无人机是指内部具有自主飞行控制系统，能够由外部遥控飞行或在无遥控信号输入时自主飞行的无人驾驶飞行器，主要由无人机机身、飞控系统、动力系统、定位导航系统、无线数据和图像传输系统以及搭载的其它电子侦察、图像拍摄、遥感探测、牵引投放等设备组成。按结构形式，无人机分为无人旋翼式飞机、无人固定翼飞机、无人飞艇和无人伞翼机等。无人机的最大飞行高度、飞行速度、飞行时间和能够携带的有效任务载荷等是评判无人机性能指标的重要方面。无人机最先在军事上广泛应用，近几年，随着微机电系统(MEMS)Micro-Electro-MechanicalSystem)的发展，在半导体硅片上就能集成出电子陀螺仪、加速度计等传感器，这让小型民用无人机技术得到了空前的发展，场得到了爆发式增长。民用无人机既可用于地形测绘、航拍摄影、气象探测等方面，又可用于电力线路巡检、灾后信息采集、防灭火和应急救援等工作。民用无人机通常具有体积小、质量轻、价格低、机动灵活、对起降场地要求低等优势，而得到更广泛的应用。

关键词：无人机;航迹规划；Diikstra算法

Abstract

Theemergingfieldofintelligentunmannedaerialvehicles(uavs)researchhasdevelopedrapidlyinrecentyears,providinganumberofresearchchallengesforartificialintelligenceandknowledgerepresentation.Muchpreviousresearchhasfocusedonlow-levelcontrolcapabilities,withthegoalofdevelopingcontrollersthatsupportautonomousflightofdronesfromonewaypointtoanother.Themostcommonmissionscenariosincludetheplacementofsensorpayloadsindatacollectionmissions,theeventualofflineorreal-timeprocessingofdatabytheground,theuseofdronesandthelike,whichhavebecomeincreasinglyimportantinrecentconflictsituationsandareexpectedtoplayanincreasinglyimportantroleinanyfutureconflict.

Weexploredthechallengeofplanningthetrajectoryofaquadcopteraircraftthroughaclutteredinteriorenvironment.WeextendtheexistingworkonpolynomialtrajectorygenerationbyproposingDijkstraalgorithminanunconstrainedquadraticprogram.Themethodisnumericallystableforhigher-orderpolynomialsandalargenumberofsegments,andiseasytobeformulatedforefficientsparsecomputation.Ourmethodproduceshigh-qualitytrajectoriesfasterthanthepuresample-basedoptimaldynamicprogrammingmethod,andwedemonstratetheperformanceofouralgorithm