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空天防御  2024, Vol. 7 Issue (1): 6-15    
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无人飞行器自主决策与规划技术综述
程昊宇1, 张硕1,2, 刘泰涞3, 徐胜利1,3, 黄汉桥1
1. 西北工业大学 无人系统技术研究院, 陕西 西安 710072; 2. 西北工业大学 航天学院, 陕西 西安 710072; 3.上海机电工程研究所,上海 201109
Review of Autonomous Decision-Making and Planning Techniques for Unmanned Aerial Vehicle
CHENG Haoyu1, ZHANG Shuo1,2, LIU Tailai3, XU Shengli1,3, HUANG Hanqiao1
1. Institute of Unmanned Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, Shaanxi, China; 2. School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, Shaanxi, China; 3. Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute, Shanghai 201109, China
全文: PDF(994 KB)  
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摘要 面向未来高动态、强对抗、强拒止的作战环境,智能化水平成为制约无人飞行器执行任务能力、环境适应能力和作战效能提升的主要因素。围绕无人飞行器自主决策与规划技术这一难度高、发展快、前景广的研究方向,综述了自主决策与规划技术的主要研究成果以及未来发展方向:首先,结合无人飞行器的发展研究历程与现状,指出了开展自主决策与规划技术研究的必要性;其次,对当前自主决策与规划技术的研究成果进行了总结与分析;最后,对无人飞行器自主决策与规划技术的发展方向进行了展望。
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关键词 无人飞行器自主决策航迹规划弹道规划    
Abstract:Facing the future with a highly dynamic, strong confrontation and rejection combat environment, intelligence level has become the core factor restricting the UAV mission/environment adaptability and combat effectiveness. Focusing on autonomous decision-making and planning technology, which is a difficult, rapidly updated and broad application prospect, the main research achievements and future development direction of autonomous decision-making and planning technology were reviewed. Firstly, the necessity of autonomous decision-making and planning technology research was elaborated based on the development and current situation of unmanned aerial vehicles. Secondly, this study summarized and analyzed the current research results of autonomous decision-making and planning technology. Finally, the development direction of autonomous decision-making and planning technology of UAVs was prospected.
Key wordsunmanned aerial vehicles    autonomous decision-making    flight path planning    ballistic planning
收稿日期: 2023-10-20      出版日期: 2024-03-04
ZTFLH:  V 249  
基金资助:国家自然科学基金(62303380)
作者简介: 程昊宇(1990—),男,博士,助理教授。
引用本文:   
程昊宇, 张硕, 刘泰涞, 徐胜利, 黄汉桥. 无人飞行器自主决策与规划技术综述[J]. 空天防御, 2024, 7(1): 6-15.
CHENG Haoyu, ZHANG Shuo, LIU Tailai, XU Shengli, HUANG Hanqiao. Review of Autonomous Decision-Making and Planning Techniques for Unmanned Aerial Vehicle. Air & Space Defense, 2024, 7(1): 6-15.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2024/V7/I1/6

参考文献
[1] 林照晨, 张欣然, 刘紫阳, 贺风华, 欧阳磊. 基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别[J]. 空天防御, 2024, 7(1): 48-55.
[2] 陈侠,张婧,徐光延. 移动威胁下的无人机三维航迹规划[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2014, 48(10): 1400-1405.
[3] 张礼学1,王中伟1,杨希祥1,宋庆雷2. 基于Gauss伪谱法的平流层飞艇上升段航迹规划[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2013, 47(08): 1205-1209.
[4] 秦久峰, 曾凡明, 陈于涛. 舰船冷却水系统多智能体自治状态重构方法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2013, 47(02): 284-289.
[5] 郝钏钏a, 方舟b, 李平a. 基于Q学习的无人机三维航迹规划算法[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2012, 46(12): 1931-1935.
[6] 高守玮,杨叶青,张卫东. 基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划
[J]. 上海交通大学学报(自然版), 2010, 44(09): 1292-1296.
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