[发明专利]一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备

说明书

本发明提供了一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备，方法包括步骤：S1：加载数据；S2：预处理；S3：载入OPEN表；S4：OPEN表为空否；S5：空，到达目标点；S6：否则，取代价最小点放入CLOSE表；S7：判断到达终点否；S8：是，完成轨迹规划；S9：否，扩展邻节点；S10：判断邻节点为空否；S11：空，取父节点并判断OPEN表为空否；S12：空，继续取父节点并判断OPEN表为空否；S13：否则，返回S6；S14：若扩展邻节点不为空则执行约束处理；S15：判断扩展邻节点在CLOSE表中否；S16：若在，该点已遍历，返回S7；S17：否则，判断该点存于OPEN表中否；S18：若是，计算评价函数并返回S4；S19：否则，返回S3。本发明可以规划无人机的轨迹。

技术领域

本发明涉及智能控制领域，具体涉及一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备。

背景技术

随着低空领域开放，航空领域将面临空中交通流量大、飞行密度高、空域结构复杂的状态，此时军用和民用无人机也将会大量涌现，对无人机的飞行安全和空中管制带来了新的挑战。如何保证战时各型无人机使用空域时互不影响，同时不危及有人机执行作战任务时的飞行安全；如何保证平时无人机的各种任务飞行、训练和科研试飞活动能够合理地使用空域，并不影响军民航有人飞机的正常飞行活动，这已成为当前和以后若干年内亟待解决的重要问题。

发明内容

本发明提供了一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备，在A*算法中引入约束条件和预处理机制，可以有效规划无人机在飞行过程中的轨迹，从而有效解决上述问题。

本发明提供的技术方案是：一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法，所述方法包括步骤：S1：加载数据；S2：对无人机轨迹规划中的参数进行预处理；S3：将任务轨迹点载入OPEN表中；S4：判断当前航迹点的OPEN表是否为空；S5：如果为空，则无人机到达目标点；S6：如果不为空，则取当前航迹点的OPEN表中代价最小点放入CLOSE表中并删除OPEN表中的代价最小点；S7：判断无人机是否到达终点；S8：如果是，则输出轨迹点完成无人机轨迹规划；S9：如果否，扩展当前航迹点的邻节点；S10：判断扩展后的邻节点是否为空；S11：如果为空，则取所述空白邻节点的父节点并判断父节点的OPEN表是否为空；S12：如果为空，则继续取父节点的父节点并判断新父节点的OPEN表是否为空；S13：如果不为空，则返回S6继续执行；S14：如果扩展后的邻节点不为空则执行约束处理；S15：判断扩展后的邻节点是否存在于CLOSE表中；S16：如果存在，则该邻节点已经遍历，返回S7继续执行；S17：如果不存在，则判断扩展后的邻节点是否存在于OPEN表中；S18：如果存在于OPEN表中，则计算到达邻节点的航迹的评价函数并返回S4继续执行；S19：如果不存在于OPEN表中，则计算到达邻节点的航迹的评价函数并返回S3继续执行。存储设备，所述存储设备存储指令及数据用于实现所述一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法。一种基于A*算法的无人机轨迹规划设备，所述设备包括处理器及所述存储设备；所述处理器加载并执行所述存储设备中的指令及数据用于实现所述的一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于A*算法的无人机轨迹规划方法、设备及存储设备，通过在A*算法中引入约束条件和预处理机制，可以有效规划无人机在飞行过程中的轨迹，为无人机轨迹规划提供了一种新思路。

附图说明

图1是本发明实施例中基于A*算法的无人机轨迹规划方法的整体流程图；

图2是本发明实施例中球体模型威胁的判断步骤流程图；

图3是本发明实施例中柱体模型威胁的判断步骤流程图；

图4是本发明实施例中球体模型威胁的说明示意图；

图5是本发明实施例中柱体模型威胁判断二维平面投影示意图；

图6是本发明实施例的硬件设备工作示意图。

具体实施方式