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QuickNav: An Effective Collision Avoidance and Path-Planning Algorithm for UAS
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OA
AI
DOI：10.3390/drones7110678.png)
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摘要
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避障是无人机系统 (uas)/无人机的理想能力，可防止坠毁并减少飞行员乏力，尤其是在超视距 (BVLOS) 中操作时。在本文中，我们介绍了QuickNav，这是一种用于障碍物检测和避免的解决方案，旨在用作在已知障碍物混乱的环境中飞行的UAS的预先计划的机载导航系统。我们的方法使用几何方法和基于欧几里得几何的预定义安全周界 (正方形区域) 来估计拦截点，作为检测障碍物的简单有效方法。方形区域被视为UAS必须避免进入的限制区域，因此为操纵和到达下一个航路点提供了周边。所提出的算法是在MATLAB环境中开发的，可以很容易地翻译成其他编程语言。所提出的算法在复杂度不断增加的场景中进行了测试，表明QuickNav算法能够成功有效地生成一系列避免航路点。此外，与蛮力方法相比，QuickNav产生的距离更短，并且能够以其他方法所需的时间和距离的一小部分解决困难的避障问题。QuickNav可用于提高无人机任务的安全性和效率，并可应用于部署用于监视，搜索和救援以及交付操作的无人机。
Keyword:
UAS path planning
obstacle avoidance
obstacle detection
geometrical-based approach
期刊
D
IF:
4.8
论文数:
3.9K
被引数:
8.3K
机构
引用论文
Deep reinforcement learning-based model-free path planning and collision avoidance for UAVs: A soft actor-critic with hindsight experience replay approach基于深度强化学习的无人机无模型路径规划和碰撞避免: 一种具有事后经验回放方法的软行动者-批评家.png)
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