文档介绍：2009年1月第35卷第1期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsJanuary No11基于HMDP的无人机三维路径规划洪晔房建成(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100191) 摘要:路径规划是UAV(UnmannedAerialVehicle)(MarkovDecisionProcesses)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(HierarchicalMarkovDecisionProcesses)模型,:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,:无人机(UAV);路径规划;马尔可夫决策过程过程(HMDP);仿真中图分类号:TP24文献标识码:A 文章号:)0120100204HieravdecisionprocessesbasedpathplanningforUAVinthree2dimensionalenvironmentHongYe FangJiancheng(SchoolofInstrumentScienceandOpto2electronicsEngineering,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:Theabilityofpathplanningisanimportantensureforunmannedaerialvehicle(UAV)(MDP),,thehierarchicalMarkovdecisionprocesses(HMDP):unmannedaerialvehicle(UAV);pathplanning;Markovdecisionprocesses(MDP);hier2archicalMarkovdecisionprocesses(HMDP);simulation 路径规划作为无人机(UAV,UnmannedAerialVehicle)自主飞行的重要保障,是指依靠已知的地形(包括障碍)信息和威胁信息,在某些约束条件下,,路径规划的研究方法很多领域的[3][1-2]基础的模型,在这个理论框架下,可以把UAV的路径规划问题看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,,本文初步建立了基于MDP的全局路径规划模型,由于出现时空开销大、航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(HierarchicalMarkovDecisionProcess)模型,并将其拓展到三维全局规,基于决策论的路径规划是近年来才出现在人工智能研究,作为一种处理顺序决策问题的规划方法,(MarkovDecisionProcess)则是其中应用最为划中. 收稿日期:2008202228 基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(60736025);国防基础