Online UAV path planning including online planning schedule

资 源 简 介

Online UAV path planning including online planning schedule

详 情 说 明

在线无人机路径规划技术解析

在线无人机路径规划是无人机自主导航的核心环节，尤其在动态环境中需要实时响应任务变化。完整的解决方案通常包含三大关键模块：实时调度、路径平滑优化和智能算法决策。

在线规划调度机制 动态任务环境下，系统需通过优先级队列管理突发任务请求，结合时间窗约束进行快速重调度。典型的处理流程包括冲突检测（如空域占用、续航时间）、任务拆解（将大目标分解为航点序列）以及资源分配（多机协同场景）。

样条曲线平滑算法 原始路径常存在转折突变问题，采用三次样条（Cubic Spline）或B样条（B-Spline）进行平滑处理： 保持航向角连续性，避免无人机急转弯 通过控制点调整曲线曲率，满足最大机动性约束 在平滑性与计算效率间取得平衡，适合在线迭代

量子粒子群优化（QPSO） 传统PSO易陷入局部最优，QPSO引入量子行为机制改进： 粒子状态用波函数描述，增强全局搜索能力 通过势阱模型动态调整收敛速度 特别适合解决高维空间中的多目标优化（如最短路径、最低能耗、避障安全）

实际系统中，这三个模块需协同工作：调度模块触发重规划后，QPSO生成初步路径，再由平滑算法输出可执行轨迹。未来方向可探索强化学习与在线规划的深度融合，进一步提升动态环境适应性。