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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明涉及一种基于改进APF‑A*混合算法的无人机三维避障方法，其特征在于：包括以下步骤：首先，确定三维空间下无人机的初始位置、障碍物的位置、改进人工势场法中引力增益系数、斥力增益系数、削弱因子、障碍影响距离等初始化参数的确认，其次根据数据求出无人机与目标点以及障碍物三方向的夹角以及距离，计算得到三个方向的引力分力以及斥力分力，从而计算合引力、合斥力并得到势场合力，计算UAV的下一个三维坐标。判断无人机最新位置是否达到目标点。如果达到则停止，如果未达到则判断无人机停止运动,如果未停止跳至前步骤直至达到目标点，否则使用改进A*算法直至迭代点斥力分力为零，时跳至前步骤直至达到目标点。本发明具有适用性，能解决无人机初始点附近容易发生碰撞问题、附近有障碍物的目标不可达问题、抖振问题以及陷入局部最小值问题，对传统APF以及A*算法进行改进融合，提高无人机的避障能力和避障效率。
主权项：1.一种基于改进APF-A*混合算法的UAV三维避障方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、对初始位置、障碍物位置，引力增益系数kat、斥力增益系数kre，削减因子ε，边界l0常数以及移动步长l，障碍影响距离ρ0，权重因子σ参数进行初始化。步骤2、计算四旋翼UAV与目标点以及障碍物的X、Y、Z方向的夹角、UAV与障碍物的三维距离ρq·qobs、UAV与目标点的三维坐标ρq,qgoat得到的夹角统一角度为逆时针方向、计算合引力、合斥力并得到X、Y、Z方向的势场合力。步骤3、算出UAV下一点三维坐标pnext，更新UAV的位置坐标、与障碍物以及目标点的角度。步骤4、判断UAV是否到达目标点，如果到达，则程序结束，否则至步骤5。步骤5、判断UAV是否停止运动，如果未停止跳至步骤2，否则使用改进A*算法寻迹，跳出局部最小值。步骤6、判断迭代点Frep1q和Frep2q是否为零，如果为零跳至步骤2，否则跳至步骤5。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于改进APF-A*混合算法的UAV三维避障方法
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