[发明专利]基于Anytime修复式稀疏A*与卡尔曼滤波的动态航迹规划方法

摘要

本发明公开的基于Anytime修复式稀疏A*与卡尔曼滤波的动态航迹规划方法，属于无人机航迹规划技术领域。本发明实现方法为：首先需基于滚动规划策略，在目标观测周期T内，采用自适应扩展卡尔曼滤波算法对下一时刻任务环境中动态威胁及运动目标的位置进行估计，将估计结果作为无人机航迹规划的输入信息；然后，使用Anytime修复式稀疏A*算法进行无人机快速航迹规划，使得无人机能够提前感知环境变化，改变航路方向，并在有限时间内输出可行航迹，顺利规避动态威胁，准确抵达目标区域。本发明在无人机真实任务环境中存在动态威胁和运动目标的情况下，能够保证无人机规避全部威胁、缩短到达目标区域的时间。本发明具有求解效率高、鲁棒性强的特点。

主权项

1.基于Anytime修复式稀疏A*与卡尔曼滤波的动态航迹规划方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一、输入初始任务态势信息以及无人机飞行性能参数；步骤二、构建航迹规划求解模型；步骤三、利用时间相关模型建立动态威胁和运动目标估计模型；步骤四、设置Anytime修复式稀疏A*算法参数，包括权重系数ε，权重缩减系数Δε；Anytime修复式稀疏A*算法简称AR‑SAS算法步骤五、判断规划时间是否超出规划限定时间或启发项权重ε是否小于1，若超出规划限定时间或启发项权重ε小于1，输出当前航迹，否则转步骤六；步骤六、执行AR‑SAS算法，得到初始可行飞行航迹；步骤七、当飞行时间达到一个目标观测周期T时，执行自适应扩展卡尔曼滤波，输出下一时刻威胁及目标的估计位置信息简称，其中，自适应扩展卡尔曼滤波算法简称AEKF算法；步骤八、以无人机当前位置为起点，估计位置为目标，考虑威胁当前位置，调用AR‑SAS算法进行动态航迹规划；步骤九、保存当前航迹，判断是否满足动态航迹规划终止条件S

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