基于蒙特卡罗采样的侦察无人机轨迹规划冲突研究  

作　　者：姚翀 冷治江 魏兴宇 吕耀东 周锐[1] 

机构地区：[1]西南计算机有限责任公司,重庆400060

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第1期127-129,157,共4页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：传统侦察无人机飞行冲突检测算法运行速度慢、误差率高,无法有效对侦察无人机飞行进行冲突检测。为进一步提高侦察无人机轨迹规划飞行冲突检测效率,提出了基于蒙特卡罗采样的冲突检测算法,使用一组对称的历史飞行数据作为模型的训练集,并使用SMOTE重采样方法对训练集进行优化。实验结果表明,采用蒙特卡罗采样算法可以极大提高模型的收敛速度,在相同迭代次数下,蒙特卡罗采样算法的冲突概率检测误差最小,最小误差仅为1%,有效提高飞行冲突检测准确率,从而有效保障飞行安全。当两架无人机相距较近时,整个飞行时间内的冲突概率在81%~91%,而当相对距离逐渐增加时,冲突概率呈下降趋势。因此,保持侦察无人机较远的相对距离可以降低轨迹规划冲突概率。

关 键 词：蒙特卡罗采样 侦察无人机 飞行冲突 冲突概率 

分 类 号：O242.2[理学—计算数学] V279.3[理学—数学]