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🫱点这里加入16个细分方向交流群(🔥推荐)🫲 导读: 在建筑救援、森林搜索等任务中,无人机集群经常会遇到狭窄空间限制和动态障碍物变化等挑战。这些挑战会导致集群内部冲突,或在执行任务时因避让动态障碍物而导致系统混乱。实际应用场景和任务的严格特征往往使得全局搜索难以优化,而局部避障容易陷入僵局。为解决上述问题,本文提出了一种受全局时空路径启发的分层在线协同规划框架。 为了在化解整体冲突的同时降低求解复杂度,系统首先进行全局粗略搜索以获得初始时空指导路径。为了在不影响系统内部和谐的情况下克服动态障碍物,系统执行基于初始路径启发的在线冲突趋势聚类协同优化,以实现避障同时提高可扩展性。 本文在包含狭窄管道和动态障碍物的仿真环境中进行了实验测试,并与目前主流的集中式和分布式方
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