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UAV online path planning algorithm in a low altitude dangerous environment

机译：低空危险环境下的无人机在线路径规划算法

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UAV online path-planning in a low altitude dangerous environment with dense obstacles, static threats (STs) and dynamic threats (DTs), is a complicated, dynamic, uncertain and real-time problem. We propose a novel method to solve the problem to get a feasible and safe path. Firstly STs are modeled based on intuitionistic fuzzy set (IFS) to express the uncertainties in STs. The methods for ST assessment and synthesizing are presented. A reachability set (RS) estimator of DT is developed based on rapidly-exploring random tree (RRT) to predict the threat of DT. Secondly a subgoal selector is proposed and integrated into the planning system to decrease the cost of planning, accelerate the path searching and reduce threats on a path. Receding horizon (RH) is introduced to solve the online path planning problem in a dynamic and partially unknown environment. A local path planner is constructed by improving dynamic domain rapidly-exploring random tree (DDRRT) to deal with complex obstacles. RRT is embedded into the planner to optimize paths. The results of Monte Carlo simulation comparing the traditional methods prove that our algorithm behaves well on online path planning with high successful penetration probability.
机译：在具有密集障碍物，静态威胁（ST）和动态威胁（DT）的低空危险环境中的无人机在线路径规划是一个复杂，动态，不确定和实时的问题。我们提出了一种新颖的方法来解决该问题，以获得可行且安全的路径。首先，基于直觉模糊集（IFS）对ST进行建模，以表达ST中的不确定性。提出了ST评估和综合方法。基于快速探索的随机树（RRT）开发了DT的可达性集（RS）估计量，以预测DT的威胁。其次，提出了一个子目标选择器并将其集成到计划系统中，以降低计划成本，加速路径搜索并减少路径上的威胁。引入后退视界（RH）是为了解决动态且部分未知的环境中的在线路径规划问题。通过改进动态域快速探索随机树（DDRRT）来处理复杂的障碍，构造了本地路径规划器。 RRT嵌入到计划程序中以优化路径。蒙特卡罗模拟的结果与传统方法进行比较，证明我们的算法在在线路径规划中表现良好，成功穿透率很高。

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