[发明专利]仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法

权利要求书

1.仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

在状态空间中设置若干驾驶员视觉引导点作为无人机路径中必须经过的节点，所述驾驶员视觉引导点将无人机起始点至目标点之间的路径划分为多个航迹段；对每一个航迹段分别运用改进RRT算法进行路径规划，所述改进RRT算法在传统RRT算法中引入目标偏向思想，考虑无人机自身物理性能带来的约束，并加入航迹距离约束，结合各个航迹段的规划结果得到无人机的路径规划。

2.根据权利要求1所述仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法，其特征在于，所述改进RRT算法考虑无人机自身物理性能带来的约束具体包括：

保证RRT算法中从最近邻点q_near到新生节点q_new的扩展步长delta_q的距离不小于无人机的最小航迹段长度约束l_min；

将无人机的最小转弯半径约束转换为最大转弯角约束，使无人机转弯角的余弦值不小于最大转弯角的余弦值，如式(4)所示：

其中，horizon1和horizon2分别表示转弯前后两段路径的水平距离，上标T表示转置。

3.根据权利要求2所述仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法，其特征在于，改进RRT算法加入航迹距离约束具体为：

将无人机的航迹距离约束的长度限定为起始位置到目标位置间直线距离的k倍；假设起始位置到目标位置的直线距离为d，航迹距离约束的长度设为d_max＝k·d；k≥1。

4.根据权利要求1、2或3所述仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法，其特征在于，所述运用改进RRT算法进行路径规划具体包括以下步骤：

(1)对于第n个航迹段，以第n个航迹段的起点q_start作为随机树的根节点，其终点作为目标位置q_goal；

(2)如果|q_start-q_goal|≤delta_q，进入步骤(6)；其中，扩展步长delta_q≥lmin；

(3)生成一个随机数p∈[0,1]；

如果p＜p₀，则选择目标位置q_goal作为随机点q_rand；p₀为设定的概率阈值；

如果p≥p₀，在搜索空间内生成随机点q_rand；

(4)确定最近邻点q_near；

(5)在q_near和q_rand的连线上求新生节点q_new，使其符合以下条件：

C1：Dis(q_new,q_near)＝delta_q；

C2：最近邻点q_near转到新生节点q_new的转弯角的余弦值不小于最大转弯角的余弦值；

C3：q_new∈无障碍空间；

若存在这样的q_new，将其加入随机树；

返回步骤(3)；

(6)结束规划。

5.根据权利要求4所述仿驾驶员视觉感知的RRT无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法还包括利用贪心法对改进RRT算法的规划结果进行再处理。