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近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。 相似文献
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无人机自主防碰撞控制技术新进展 总被引：1，自引：0，他引：1
随着低空飞行无人机的日益增多,低空环境的飞行安全问题正变得越来越严峻。在阐述无人机自主防碰撞控制基本原理的基础上,分析了无人机自主防碰撞控制技术研究的4 类主要方法,进而阐述了低空飞行对无人机防碰撞控制技术提出的挑战。最后提出了可借鉴人类认知发育机理的无人机认知防碰撞控制方法,讨论了认知防碰撞控制技术的新进展。 相似文献
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对于突发紧急威胁情况,常规的无人机规避方法在实时性和适用性方面存在不足.在研究生物体条件反射机制的基础上,将无人机应急规避行为理解为在外界威胁刺激下的一种应激性,提出了基于威胁紧迫度的Skinner理论.模拟飞行员在紧急防撞情况下的拉杆动作,将阶跃信号作为无人机应急动作指令,运用动作评价算法计算输出最佳策略.采用Skinner理论和统计学方法进行在线训练,形成威胁状态与规避动作的匹配,从而建立完整的条件反射过程.实验结果表明,基于Skinner理论的规避方法对突发威胁情况具备有效的规避能力. 相似文献
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