应用改进神经网络的无人机三维航迹规划

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针对无人机的航迹规划问题,提出了并联神经网络结构与动态可调步长策略相结合的三维航迹规划方法。首先根据与威胁之间的距离采取不同策略:当无人机处于威胁区域外,采取基准步长为大步长的策略,实现快速生成航迹的目的;当无人机处于威胁区域内,采取可调步长的策略,实现航迹的精细搜索。然后构建障碍物惩罚函数的神经网络和航迹的能量函数,将梯度下降法与牛顿下山法相结合,建立航迹的运动方程,依据不同的航迹点,采用自适应学习因子不同的学习率,实现快速脱离威胁。仿真结果表明,所提算法不仅能保证无人机安全绕开威胁,同时也提高了
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