固定翼无人机的4D无冲突航迹规划

V279%V355%TP301; 基于4D航迹的运行(Four?dimensional trajectory?based operation,4D?TBO)有利于增强高效飞行的计划和执行,减少潜在冲突并解决即将出现的巨大航班需求.大多数与4D航迹规划有关的研究都集中在有人驾驶飞机上,而不是无人驾驶飞机(Unmanned aerial vehicle,UAV).本文着重于为起飞前或飞行期间的固定翼无人机规划无冲突的4D航迹.文中提出了一种基于Tau理论的4D航迹生成技术,该技术将时间约束的飞行航路点纳入了飞行计划中.然后,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,P...

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Published in南京航空航天大学学报（英文版） Vol. 37; no. 2; pp. 209 - 222
Main Authors 廖文静, 韩松臣, 李炜, 韩云祥
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 四川大学空天科学与工程学院,成都610065,中国%四川大学空天科学与工程学院,成都610065,中国 2020
四川大学国家空管自动化系统技术重点实验室,成都610065,中国%四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,成都610065,中国
Subjects
unmanned aerial vehicle (UAV)
粒子群优化算法
航迹规划
particle swarm optimization(PSO)
4D航迹
基于航迹的运行
trajectory planning
无人机
4D trajectory
trajectory?based operation (TBO)
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ISSN1005-1120

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Summary:V279%V355%TP301; 基于4D航迹的运行(Four?dimensional trajectory?based operation,4D?TBO)有利于增强高效飞行的计划和执行,减少潜在冲突并解决即将出现的巨大航班需求.大多数与4D航迹规划有关的研究都集中在有人驾驶飞机上,而不是无人驾驶飞机(Unmanned aerial vehicle,UAV).本文着重于为起飞前或飞行期间的固定翼无人机规划无冲突的4D航迹.文中提出了一种基于Tau理论的4D航迹生成技术,该技术将时间约束的飞行航路点纳入了飞行计划中.然后,通过粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法对4D航迹进行优化.仿真实验证明了所提出方法的有效性.
ISSN:1005-1120