一种基于Hopfield神经网络的TF/TA航迹规划算法  

A Flight-Path Planning Algorithm for TF/TA Based on Hopfield Neural Network

作　　者：杨华江[1] 朱华勇[1] 沈林成[1] 

机构地区：[1]国防科技大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073

出　　处：《航空计算技术》2006年第5期55-58,共4页Aeronautical Computing Technique

基　　金：973基础研究项目(5130801)

摘　　要：提出一种基于Hopfield神经网络的无人机地形跟随(TF)/地形回避(TA)航迹规划方法。该方法将地形信息反映到算法参数连接权中,利用扩展的Hopfield模型结合无人机约束条件实现航迹安全、合理的规划。仿真实验证明该方法能获得满意的TF/TA航迹。A flight - path planning algorithm for terrain following （TF）/terrain avoidance （TA） of UAV is presented in this paper. The terrain information is embedded in the weight of connectivity by the algorithm. A safe, reasonable path can be planned by combining the extended Hopfield model and the restrictions for flight of UAV. The experiment resuits demonstrated that this method can get a desirable TF/TA trajectory.

关 键 词：HOPFIELD神经网络 航迹规划 地形跟随 地形回避 

分 类 号：V249[航空宇航科学与技术—飞行器设计]