基于改进A*算法无人机三维路径规划方法、设备和介质
摘要文本
基于改进A*算法无人机三维路径规划方法、设备和介质，属于无人机路径规划技术领域，解决现有路径规划不清准和算法搜索效率低问题。本发明的方法包括：提出自适应膨胀卷积的搜索方式，根据无人机的运动学模型，当无人机到障碍物的距离大于设定值时，膨胀率变大，扩大搜索步长；当无人机到障碍物的距离小于设定值时，膨胀率变小，缩小搜索步长，在保证无人机的安全飞行的同时，加快搜索速度。针对A*算法在三维复杂环境下规划路径时间过长的问题，对A*算法中的代价函数进行优化。在A*算法初步搜索完成后，对节点再一次进行筛选，以检测规划完成的路径节点是否为冗余节点。本发明适用于无人机在复杂三维环境中的全局路径规划问题。
申请人信息
- 申请人:长春理工大学
- 申请人地址:130022 吉林省长春市卫星路7089号
- 发明人: 长春理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于改进A*算法无人机三维路径规划方法、设备和介质 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311786383.5 |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117451057B |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G01C21/20 |
| 权利人 | 长春理工大学 |
| 发明人 | 李洋; 徐宇 |
| 地址 | 吉林省长春市卫星路7186号长春理工大学 |
专利主权项内容
1.一种基于改进A*算法的无人机三维路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：将起始点P放入到开放列表中；步骤2：确定终点，具体包括：步骤2.1：判断当前节点与障碍物的最近距离是否大于设定值，若大于设定值，膨胀步长，反之，收缩步长；步骤2.2：遍历开放列表，计算列表中每一个节点的评价函数，查找评价函数值最小的节点，将所述评价函数值最小的节点作为当前要处理的节点；步骤2.3：对当前节点中，与之相邻的其他节点b、c和d做如下操作：若节点b是不可抵达的或者在关闭列表，不进行操作；否则，进行下一步操作；若节点c不在开放列表中，则将其加入开放列表，并将当前节点n设置为其父亲节点；计算节点c的(c)，(c)和(c)，其中(c)表示节点c的评价函数，(c)表示起点到节点c的实际移动代价，(c)表示节点c到目标点的预估移动代价；fghfgh若节点d已经在开放列表中，则判断节点n到节点d的路径是否更好，参考指标为g(d)值，若g(d)更小，则说明路径更好；若节点d的路径更好，则将节点d的父亲节点e设置为当前节点，并重新计算g(e)和f(e)；步骤2.4：将节点n移动到关闭列表中；步骤2.5：重复步骤2.1至2.4，当满足如下条件中的一个时，重复终止：条件一：将终点加入到开放列表中；条件二：无法查找到终点，并且此时开放列表是空列表；步骤3：若终点已经找到，查找最短路径；步骤4：利用路径剪枝优化初始路径；所述评价函数为：其中，为g(n)的权值系数，/>为h(n)的权值系数，/>表示第n个节点的坐标，表示目标点的坐标，/>表示节点，通过调节权值系数的比例，来设计合理的路径；其中，h(n)在评价函数f(n)中的权值系数越大，A*算法的收敛速度越快；h(n)在评价函数f(n)中的权值系数越小，A*算法的收敛速度就会越慢；步骤4，具体包括：判断两节点的连线上的任意一点是否在障碍物的范围内，若有一点在障碍物内，则就可以判断出这两节点连线的路径与障碍物产生碰撞，这两个节点中存在冗余节点，将所述冗余节点删除。