面向无人机交通管理（UTM）应用的 A* 路径规划仿真
机器人学
2021-07-29 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一个基于机器人操作系统（ROS）与 Gazebo 的应用，通过开发新的 ROS 包并与开源工具一并执行，来计算并仿真城市环境中无人机的最优路线。首先，介绍当前关于无人航空系统（UAS）的法规以指导仿真环境的构建，并回顾多种路径规划算法以指导搜索方法的选择。在选定 A* 算法后，本文实现了其 2D 与 3D 版本，均采用曼哈顿距离与欧几里得距离启发式。考虑到无人机需覆盖的距离与路线规划方法的执行时间，对这些算法的性能进行了评估，旨在基于应用环境支持算法选择。当 2D 与 3D A* 算法使用欧几里得距离时，算法执行时间分别高出 3.2 倍与 17.2 倍。除算法性能分析外，本文也是使用 ROS 与 Gazebo 构建完整无人机交通管理（UTM）系统仿真的第一步。
引用
@article{arxiv.2107.13103,
title = {A-star path planning simulation for UAS Traffic Management (UTM) application},
author = {Carlos Augusto Pötter Neto and Gustavo de Carvalho Bertoli and Osamu Saotome},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13103},
year = {2021}
}
备注
21 pages, 26 figures