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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >UAV Path Planning in a Dynamic Environment via Partially Observable Markov Decision Process
【24h】

UAV Path Planning in a Dynamic Environment via Partially Observable Markov Decision Process

机译：通过部分可观察的马尔可夫决策过程在动态环境中进行无人机路径规划

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A path-planning algorithm to guide unmanned aerial vehicles (UAVs) for tracking multiple ground targets based on the theory of partially observable Markov decision processes (POMDPs) is presented. A variety of features of interest are shown to be easy to incorporate into the framework by plugging in the appropriate models, which demonstrates the power and flexibility of the POMDP framework. Specifically, it is shown how to incorporate the following features by appropriately formulating the POMDP action space, transition law, and objective function: 1) control UAVs with both forward acceleration and bank angle subject to constraints; 2) account for the effect of wind disturbance on UAVs; 3) avoid collisions between UAVs and obstacles and among UAVs; 4) track targets while evading threats; 5) track evasive targets; and 6) mitigate track swaps.
机译：提出了一种基于部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDP）理论的引导无人机跟踪多个地面目标的路径规划算法。通过插入适当的模型，可以证明很容易将各种感兴趣的功能合并到框架中，这证明了POMDP框架的强大功能和灵活性。具体来说，它显示了如何通过适当地公式化POMDP动作空间，过渡律和目标函数来合并以下特征：1）控制无人机的前向加速度和倾斜角度都受约束； 2）考虑风干扰对无人机的影响； 3）避免无人机与障碍物之间以及无人机之间的碰撞； 4）在逃避威胁的同时跟踪目标； 5）跟踪逃避目标；和6）减少轨道交换。

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