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Improved Artificial Potential Field Method for UAV Path Planning
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AI
DOI：10.1109/ACCESS.2025.3620220.png)
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摘要
En 中文
无人飞行器 (uav) 的路径规划是自主导航的核心技术。人工势场法以其计算效率高、实时性强等优点得到了广泛的应用。但是，传统方法存在三个固有缺陷: 目标不可达性，局部最小值和局部路径振荡。针对这些问题，本文提出了一种改进的人工势场法 (IAPF)，创新性地融入了三类优化机制: 1) 用目标点距离加权函数重构排斥场，保证终端收敛; 2) 用局部探索因子实现逃离局部极小值；3) 方向性加权因子和前瞻性决策机制，抑制路径振荡。此外，实验证明了该算法解决传统APF问题的能力，以及其在复杂三维环境中的鲁棒性和优越性。
Keyword:
Autonomous aerial vehicles
Path planning
Oscillators
Classification algorithms
Gravity
Drones
Real-time systems
Collision avoidance
Vectors
Particle swarm optimization
improved artificial potential field
target unreachability
local minima
local path oscillation
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
Zhao, M.; Li, X.; Lu, Y.; Wang, H.; Ning, S. A path-planning algorithm for autonomous vehicles based on traffic stability criteria: The AS-IAPF algorithm. Mech. Sci. 2024, 15, 613–631. [Google Scholar] [CrossRef]赵, M.; 李, X.; 陆, Y.; 王, H.; 宁, S. 一种基于交通稳定性标准的自动驾驶车辆路径规划算法: AS-IAPF算法. Mech. Sci. 2024, 15, 613–631. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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