I detta dokument presenteras en vägplanerare för att avkänna mål med nära avstånd från ett obemannadt luftfartyg med fasta vingar (UAV) med ett specificerat sensoravtryck. Planeraren är baserad på inlärning i realtid A* (LRTA*) sökalgoritm och producerar dynamiskt genomförbara vägar som uppnår avkänningsmålen på kortast möjliga avstånd. Ett träd av kandidatvägar som spänner över området av intresse skapas genom att montera primitiva sväng och raka sektioner av en specificerad stegstorlek på ett sekventiellt sätt från utgångspunkten för UAV. En LRTA*-sökning av trädet skapar genomförbara sökvägar när som helst under dess utförande och minimala längdvägar om de körs tills de är färdiga. Körtiden och sökvägen påverkas direkt av de operativa parametrarna för LRTA*-algoritmen. För att förbättra planerarens körtid genomförs en modifierad LRTA*-sökning som slutar när det inte finns någon förbättring av sökvägen för ett fördefinierat antal iterationer. Resultatet är en vägplanerare som producerar kortdistansvägar i acceptabelt korta körtider.
I REF presenterades en UAV-vägplanerare som samlade in mätdata med ett minimalt avstånd genom att utnyttja sensoravtrycket och genom att beskära ett träd av genomförbara vägar, som baserades på inlärning i realtid A* sökalgoritm.
Learning Real-Time A* Path Planner for Unmanned Air Vehicle Target Sensing
{'venue': 'JACIC', 'journal': 'JACIC', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}