Geliştirilmiş yapay potansiyel saha yöntemine dayalı "Akademik makale" İHA çevrimiçi rota planlama algoritması
İHA çevrimiçi rota planlaması, planlama ortamının dinamik değişimiyle başa çıkmak için İHA'nın manevra kabiliyetini, görev gereksinimlerini ve diğer kısıtlamaları kapsamlı bir şekilde değerlendiren ve ardından görev gereksinimlerini karşılayan optimum veya uygulanabilir bir rota planlayan bir planlama ortamıdır. Geleneksel rota planlama algoritmaları, sabit görev hedefleri ve istikrarlı bir uçuş ortamı varsayımlarına dayanır. Bunlar statik planlamadır. Gerçek askeri, keşif ve ticari uygulamalarda, İHA'ların görev hedefleri Uçuş ortamı değişken ve belirsiz olabilir Bu nedenle, geleneksel rota planlama algoritmaları, dinamik olarak değişen bir görev yürütme ortamında hızlı operasyon sırasında rota değişiklikleri için İHA'ların gereksinimlerini karşılayamaz. Geleneksel rota planlama algoritması, yetersiz çevrimiçi planlama yeteneği problemine sahip olduğundan, dinamik olarak değişen ortama uyarlanmış bir uçuş rotasını hızlı ve etkili bir şekilde oluşturabilen çevrimiçi bir rota planlama yönteminin önerilmesi gerekir.
Son yıllarda, yurtiçi ve yurtdışındaki birçok bilim insanı, dinamik bir ortamda uçak rota planlama problemi üzerine çok sayıda araştırma yaptı ve çeşitli uygulanabilir algoritmalar - dinamik programlama yöntemi, sinir ağı yöntemi, sezgisel A * arama yöntemi, benzetilmiş tavlama yöntemi, Genetik algoritma, parçacık sürüsü algoritması vb. Bu algoritmalar, uçağın dinamik olarak değişen bir uçuş ortamında çevresel değişikliklere yanıt vermesine olanak tanıyan geleneksel rota planlama algoritmalarından daha iyi çevrimiçi planlama yeteneklerine sahiptir.Ancak, uçuş ortamı yüksek arazi doğruluğu gerektirdiğinde, arazi ızgaralarının sayısı Sonuç olarak, arama alanı büyür ve bu algoritmaların planlama süresi önemli ölçüde artar, bu da İHA'nın tepki hızını büyük ölçüde azaltır ve dinamik planlama yeteneğini azaltır. İkincisi, bu yöntemlerle planlanan rota, drone'nun gerçek uçuş yolunu ve uçuş performansını tam olarak dikkate almamaktadır.Rotaların çoğu, anahtar koordinat noktaları arasındaki düz hat bağlantılarıyla oluşturulan düzgün olmayan rotalardır.Bu bağlantı yöntemi, drone'nun güvenlik göstergelerini dikkate almalıdır. Örneğin, maksimum dönüş yarıçapı, minimum doğrudan uçuş mesafesi vb. Bu nedenle, küresel rota planlamada yaygın olarak kullanılan bu algoritmalar, dinamik ortamlar için çevrimiçi rota gerçek zamanlı planlamada hala bazı eksikliklere sahiptir.
İHA'ların manevra kabiliyeti ve tehditten kaçınma gereksinimlerinin dikkate alınmasına dayanan bu makale, geliştirilmiş bir uyarlanabilir yapay potansiyel alanına (APF) dayalı bir çevrimiçi rota planlama yöntemi önermektedir. Bu yöntem, küresel planlama tarafından oluşturulan rota planlama sonuçlarını referans rota olarak kullanır ve uçuş güvenliğini ve görev yürütme verimliliğini sağlamak için uçuş ortamındaki dinamik değişikliklere göre hızlı bir şekilde uygun rotalar oluşturur. Aynı zamanda, yapay potansiyel saha yönteminin özel bir alanda yerel bir minimuma düşmesinin kolay olması ve planlama başarısızlığına yol açması sorunu göz önüne alındığında, görev hedefinin yerçekimi alanı, potansiyel alanın yerel minimumunu en aza indirmek için değiştirilmiş bir referans rota potansiyel alanı ile değiştirilir. Aynı zamanda zaman faktörü tanıtılır.Özel bir alanda İHA yerel minimuma düşse bile, rota planlamasının başarısını sağlamak için zaman faktörünün bozulmasıyla hızlıca ayrılabilir. Ek olarak, yerel aşırı değer tuzakları sorununu çözmeye yardımcı olmak için gerçek hedefi geçici olarak değiştirmek için uygun bir sanal hedef seçen bir sanal hedef yöntemi önerilmiştir. Simülasyon sonuçları, uyarlanabilir yapay potansiyel saha yöntemine dayalı rota planlama yönteminin, çevrimiçi rota planlamasının gerçek zamanlı ve güvenlik gereksinimlerini karşıladığını ve potansiyel alanın yerel minimumunun işlenmesinin mümkün olduğunu göstermektedir.
1
Yapay potansiyel alan yönteminin temel teorisi ve uygulaması
Yapay potansiyel alan yöntemi, robot yol planlama algoritmalarında yaygın olarak kullanılmaktadır ve genellikle üç boyutlu yol planlama problemlerini çözmek için kullanılmaktadır. Diğer üç boyutlu rota planlama algoritmaları ile karşılaştırıldığında, yapay potansiyel alan yönteminin önemli avantajları vardır: Birincisi, rotayı planlarken, yapay potansiyel alan yönteminin yalnızca mevcut konumda oluşan kuvveti kuvvet alanına göre hesaplaması ve mevcut İHA hareket durumu ile birlikte engellerden kaçınma planını planlaması gerekir. , Yani en dikkat çekici özelliği, az miktarda hesaplama ve hızlı hesaplama hızıdır. İkinci olarak, yapay potansiyel alan yöntemi pürüzsüz ve güvenli bir rota elde etmek için kullanılabilir.Diğer rota planlama algoritmalarının yalnızca rota üzerinde düzgün işlemler gerçekleştirmesi gerekmez, aynı zamanda minimum doğrudan uçuş mesafesi ve maksimum tırmanma açısı gibi uçuş güvenliği performansını yeniden kontrol etmesi gerekebilir.
1.1 Yapay potansiyel alan yönteminin temel teorisi
Yapay potansiyel alan yönteminin temel prensibi: Ortamda hareket eden nesneyi sanal kuvvet alanında bir kütle noktası olarak görmek.Sanal kuvvet alanı, hedefin çekim alanı ve engellerin itici kuvvet alanından oluşur. Azalan rota, çarpışmadan kaçınmak için bir rota planlar. Tek bir engelin kuvvet diyagramı ve birden fazla engelin kuvvet diyagramı sırasıyla Şekil 1 ve Şekil 2'de gösterilmiştir. Sanal yerçekimi kuvveti formül (1) 'de gösterilir ve itme kuvveti formül (2)' de gösterilir. Ayrıntılı adımlar aşağıdaki gibidir:
(1) Planlama alanında potansiyel alanı tasarlayın. Görev hedefi çekim alanına karşılık gelir ve yön, hedef konuma işaret eder. Tehdit edici engel itici güç alanına karşılık gelir ve yön engelden uzaktır.
(2) Planlama alanı yerçekimi ve itme alanı modeline göre ortaya çıkan kuvveti hesaplayın ve hareket yörüngesini, hareketli nesnenin mevcut hareket durumu ile birlikte planlayın.
K yerçekiminin pozitif ağırlıklandırma faktörü olduğunda, X dronun konum vektörüdür ve Xg hedefin konum vektörüdür; , itmenin pozitif ağırlıklandırma faktörüdür, dron ile tehdit engeli arasındaki mesafedir ve 0 tek bir tehdittir Engelin maksimum mesafesi, İHA ile tehdit engeli arasındaki mesafe 0'dan büyük olduğunda, itme kuvveti yoktur.
Bununla birlikte, küresel örneklemesiz yapay potansiyel saha yöntemi, küresel algının yitirilmesi nedeniyle yerel minimuma kolayca düşebilir.Yapay potansiyel alan yöntemi yerel potansiyel alana güvenme özelliğine sahip olduğundan, yapay potansiyel alanının mantıksız bir şekilde yapılandırılması söz konusu olabilir. Hedef noktanın potansiyel enerjisi en küçük değildir veya yerel bir minimum vardır, bu nedenle İHA potansiyel alanın yönlendirdiği potansiyel alanın yerel minimumuna ulaştığında, alandan kaçamama olasılığı yüksektir ve bu da rota planlamasının başarısız olmasına yol açar.
1.2 Yerel minimum tuzak
Hedef nokta, engelin yakın kuvvet alanı içinde olduğunda, engelin ürettiği itme kuvveti, drone hedefe doğru hareket ederken keskin bir şekilde artacak ve hedef noktanın çekici kuvvetini aşacaktır.Dron, sonuçta ortaya çıkan kuvvet tarafından hedeften uzaklaşacaktır. Hareket, Şekil 3'te gösterildiği gibi, hedef konumun yakınında havada asılı duran ve planlamayı tamamlayamayan drone olarak ortaya çıktı.
Tehdit kaynağı ile hedefin merkezi olan İHA aynı düz çizgide olduğunda ve tehdit kaynağı İHA ile hedef arasında olduğunda, birleşik kuvvet sıfıra eşit olabileceğinden, İHA tehdit kaynağının önünde hareket etmeyi durduracak veya çekim çok büyük olduğunda kimse olmayacaktır. Uçak, tehdit bariyeri ile çarpışacak ve her ikisi de Şekil 4'te gösterildiği gibi planlama başarısızlığına yol açacaktır.
Birden fazla itme kuvveti ve çekici kuvvet belirli bir alanda neredeyse eşit olduğunda, ortaya çıkan kuvvet neredeyse sıfır olduğundan, İHA'nın hareket hızı yavaşlayacak veya hatta duracak ve Şekil 5'te gösterildiği gibi planlama başarısızlığına neden olacaktır.
Yapay potansiyel alan yönteminin yerel minimum problemini hedefleyen bazı araştırmacılar, İHA'nın yerel minimum yakalama olasılığını artırmak için yerel minimum noktada potansiyel enerjiye pertürbasyon ekleme yöntemini benimsemişlerdir.Potansiyel enerji rehberliği temelinde de düşünülebilir. Uçağın kendi eylemsizliği de bu sorunu etkili bir şekilde çözebilir. Sorunun analizi yoluyla, bu makale, kolayca yerel minimuma düşme sorununu çözmek için referans hava yolu yerçekimi alanını ve zaman bozukluğu faktörünü tanıtmak için geleneksel yapay potansiyel alan yöntemini geliştirir ve yerel uç değerden kaçmak için sanal bir hedef yöntemi önerir. Tuzaklar yeni çözümler sağlar.
2
Geliştirilmiş Yapay Potansiyel Alan Yöntemi
İHA çevrimiçi rota planlamasında yapay potansiyel alan yöntemini kullanmak için, tam uçuş ortamı ve uçuş güvenliği kısıtlamaları, tüm planlama alanının veya yerel alanın potansiyel alanını oluşturmak için karşılık gelen yerçekimi alanına veya itme alanına dönüştürülmelidir.
2.1 Yapay potansiyel alan yönteminin temel teorisi
2.1.1 Katı kısıtlama alanı
İHA'ların uçuş güvenliğini sağlamak için İHA'ların tehlikeli arazi ve ani yükseklik tehditlerinden kaçınması ve minimum uçuş irtifa kısıtlamalarını karşılaması gerekmektedir. Dronun taşıdığı yakıt, engellerden kaçınma menzili dikkate alınarak sınırlıdır ve drone'nun maksimum menzilindeki sınırlamayı karşılar. İHA'nın görevi sırasında uçuşa yasak bölgeyi geçmesine izin verilmediğinde, tüm katı kısıtlamalar olan havacılık kontrolü vb. Gerekliliklerini karşılamalıdır. Daha sonra, tehdit bariyerini modellemek için yapay potansiyel alan yöntemine göre, sert kısıtlı potansiyel alanın arazi kısıtlı sanal itme kuvveti Fterrain:
Formülde, X, İHA'nın mevcut konum vektörü, h, X noktasında yerden yükseklik ve Terrain, arazi yükseklik sanal kuvvetinin pozitif ağırlıklandırma faktörüdür. Uçuşa yasak bölge, maksimum menzil ve şiddetli hava koşulları gibi katı kısıtlamalar için sanal kuvvet formülü yukarıdaki ifadeye benzer.
2.1.2 Tehdit sınırlama alanı
İHA'lar düşmanın hava sahasında görev yaparken düşmanın radar algılama menziline, uçaksavar topçu tehdit menziline veya elektromanyetik iletişim parazit menziline girebilir. Düşman tanıma alanında uzun süre kalmak İHA'ları doğrudan tehdit eder. Emniyet. Tehdit bariyerini modellemek için yapay potansiyel alan yöntemine göre, tehdit kısıtlı potansiyel alanın radar kısıtlamalı sanal itme kuvveti denklem (4) 'de gösterilmiştir:
Formülde radar, radar tehdidi itmesinin pozitif ağırlık faktörü, X, İHA'nın mevcut konum vektörü, radarın maksimum menzili Rmax ve Xradar, düşman radarın konum vektörüdür. Düşman radar ile İHA arasındaki mesafe, radarın maksimum tanıma mesafesini aştığında, sanal itme kuvveti 0 olur. En uç noktanın etkisini ortadan kaldırmak için paydaya bir Rmax / 10 terimi eklenir. Tehdit bölgesi kısıtlaması ve düşman uçaksavar topçularının elektromanyetik girişim kısıtlaması için sanal kuvvet formülü denklem (4) ile benzerdir.
Yukarıda bahsedilen uçuş ortamının matematiksel modellemesine ek olarak, geleneksel planlama algoritmalarının, planlama sonucunun uçulabilir bir rota olmasını sağlamak için İHA'nın kendi uçuş performansı parametre kısıtlamalarını da modellemesi gerekir. Örneğin, minimum doğrudan uçuş mesafesi kısıtlaması, minimum dönüş yarıçapı kısıtlaması ve maksimum tırmanma oranı kısıtlaması. Yapay potansiyel saha yöntemine dayalı çevrimiçi rota planlama yöntemi, potansiyel fonksiyonun sürekli özelliklerine göre sorunsuz ve güvenli bir rota oluşturduğundan, rota planlama sonuçlarını yumuşatmaya gerek yoktur ve planlama sonuçları İHA'nın uçuş performans kısıtlamalarını tam olarak karşılar. Yukarıdaki uçuş performansı kısıtlamalarını modellemek artık gerekli değildir.
2.2 Hedef yerçekimi alanının optimizasyonu
Bu makale, hedefin yerçekimi alanını referans rotanın yerçekimi alanıyla değiştirmenin bir yöntemini önermektedir, böylece İHA, referans rotaya daha yakın hareket etmeye zorlanır. Çevrimdışı planlama algoritmasının güvenilirliği, referans rotanın güvenilirliğini sağlar. Bu nedenle, yapay potansiyel alanı, mümkün olduğunca az yerel minimuma sahip olacak şekilde inşa edilebilir. Yalnızca referans yol üzerindeki yapay potansiyel alanını statik olarak inşa etmek, orijinal yapay potansiyel alanının inşasında mevcut olan yerel minimumu ortadan kaldırabilir, ancak yeni yapay potansiyel alanının yeni bir yerel minimum getirmeyeceğini garanti edemez. Bu nedenle, bu yöntem Yerel minimum sorunu temelden çözün.
Yapay potansiyel sahasında yerel minimumun ortadan kaldırılmasını sağlamak için, referans güzergahın yerçekimi alanının merkez konumu zamanla ve İHA'nın mevcut konumu ile dönüştürülür, böylece yerel minimum karşılanabilir ve minimum değer zamanla kaybedilir. Özellikler, tüm planlama alanının yerel minimum sorununu büyük ölçüde önleyebilir. Bu yazıda İHA, simülasyon sırasında t aralıklarla uçuş ortamını tespit eder.Şekil 6'da gösterildiği gibi, yeni bir tehdit varsa itme alanı modellenir.İHA'nın mevcut konumu ve başlangıç noktasının gerçek uçuş mesafesi s, mevcut uçuş hızı v ise, başlangıç noktası s + v × t'den itibaren referans rotasının noktası, referans rotaya göre hedef yerçekimi alanının zaman ve hareket durumu ile dinamik değişimini gerçekleştirmek için İHA'nın bir sonraki uçuş hedefi olarak belirlenir.
2.3 Zaman bozucu faktör optimizasyonu
Yeni tanıtılan ve değiştirilen rota yerçekimi alanı yine de yeni bir yerel minimum oluşturabileceğinden, İHA'nın hız faktörü ayrıca dikkate alınır ve zaman bozulma faktörü artırılır. Bu yazıda hedefin çekimi şu şekilde tasarlanmıştır: X, İHA'nın konum vektörü ve Xobj dinamik hedef noktasının konum vektörü, daha sonra hedef noktanın çekim Fobj'si formül (5) 'de gösterilmiştir.
Formülde p, hedef mesafenin artmasıyla mevcut hedefin çekiciliğinin arttığını gösteren pozitif bir ağırlıklandırma faktörüdür, bu temelde İHA'nın referans rota boyunca yeni tehditler olmadan uçabilmesini sağlamak içindir; t hedef çekimdir. Drone'nun hızı normal aralıkta olduğunda t değeri sıfırdır.Dronun hızı belli bir aralığa düşürüldüğünde ve bu durum belli bir süre muhafaza edildiğinde t değeri zamanla artar. İHA yerel minimumda olduğunda, hedef tarafından her zaman çekilebileceğinden ve yerel minimumdan kaçabileceğinden emin olmak için yapay potansiyel alanının yerel minimumunu yeniden ayarlamak için ekleyin.
2.4 Sanal hedef yöntemi
Planlanan rota yerel bir minimuma düştüğünde ve kaçamadığında, rotanın yerel aşırı tuzaktan kaçmasını sağlamak için gerçek hedefi geçici olarak sanal bir hedefle değiştirme yöntemi önerilmektedir. Uygun bir sanal hedefin nasıl bulunacağı, sanal hedef yönteminin anahtarıdır Sanal hedefin konum özellikleri şunlardır: (1) Rotanın mevcut yerel aşırı değer tuzağından kaçmasını sağlayabilir. (2) Sanal hedefe ulaştıktan sonra, sanal hedeften gerçek hedefe giden yol planlaması artık kaçan yerel aşırı tuzağa geri dönmeyecektir.
Bu nedenle, Şekil 7'de gösterildiği gibi, rota planlamasının geçerli konumu C noktası, engelin hedef noktasına daha yakın olan merkez konumu O noktası ve gerçek hedef konumu T noktasıdır. Yolun mevcut konumuna, engel konumuna ve gerçek hedef konumuna bağlı olması gerekir. Sanal hedef koşulu karşılayan sanal hedef noktasını U bulun. Düz CO ve TO çizgilerini bağlayın ve uzatın ve sırasıyla E ve F noktalarında engel çemberi O'nun kenarlarını kesiştirin, ardından OE ve OF ışınlarının açı aralığı içinde, engel çemberi O'nun kenarı (yani yay EF'nin dışı) herhangi bir noktayı alabilir. Genellikle | OU | = | OC |, FOU = EOU alınan sanal hedef noktasının U konumudur. Sanal hedef oluşturulduktan sonra, hedefin yerçekimi konumu T noktasından U noktasına değişir. Yukarıda açıklanan yönteme göre, U noktasına ulaşmak için engeller atlanabilir. U noktasına ulaşıldığında, hedef yerçekimi konumu U noktasından T noktasına geri yüklenir ve rota planlamaya devam etmek için yerel ekstrem tuzaktan kaçılır.
3
Rota planlama algoritması simülasyonu
3.1 Zaman bozucu faktör optimizasyonu
APF algoritmasına dayalı çevrimiçi rota planlaması, referans rotaya göre çalışırken mükemmel hat basma kabiliyetine ve pürüzsüz bir yörüngeye sahiptir. Geliştirilmiş İHA çevrimiçi rota algoritmasını simüle edin.İlk olarak, İHA rotasının çevrimdışı planlamasını gerçekleştirin. Uçuşa yasak bölge belirledikten sonra, İHA referans rotasını ve yeni radar tehdit kaynaklarını planlayın. Çevrimiçi planlama sonuçları Şekil 8'de gösterilmektedir. .
Şekil 8'den, uyarlanabilir APF ve geleneksel APF yöntemlerinin temelde radar tehdit kaynaklarıyla başa çıkmada benzer olduğu ve her ikisinin de radarın maksimum tanıma mesafesinden olabildiğince uzakta olabileceği görülebilir.Ancak, geleneksel APF yöntemleri bilinen katı kısıtlamalarla (uçuşa yasak bölgeler) ilgilenmektedir. Uçuşa yasak bölgenin kenarında salınımlı uçuş meydana geldiğinde, bu tür bir rota optimum güvenlik faktörü gereksinimlerini karşılamaz ve referans rotaya dayalı uçuş, uçuş güvenlik faktörünü karşılar. Uyarlanabilir APF algoritmasında ağırlıklandırma faktörünü ayarlayarak, p farklı vurgularla planlama efektleri elde edebilir.Farklı faktör p için simülasyon sonuçları Şekil 9'da gösterilmiştir.
p 0,5 olduğunda drone rotasının yeni tehdidin sol tarafından sorunsuz geçtiği; p 1,5 olduğunda drone tehdidin sağ tarafından geçmesine rağmen tehdide manevrasının daha belirgin olduğu görülmektedir. Bunun nedeni, hedefin çekiciliğinin İHA'yı referans rotanın yakınında tutmasıdır. Engele yakın olduğunda itme kuvveti keskin bir şekilde artar, bu nedenle iz daha büyük bir dönüş hızı gösterir; p'nin daha fazla ayarlanması, İHA rotasının en yakına daha yakın olduğunu gösterir. Mükemmel hava yolu.
İnşaat ortamında yerel bir minimum olması durumunda, geleneksel APF algoritmasının simülasyon sonuçları ve uyarlanabilir APF algoritması Şekil 10'da gösterilmektedir.
Şekil 10'dan görülebileceği gibi, geleneksel APF algoritması tehdit kaynağının yakınında salınır ve planlamayı tamamlayamaz; uyarlanabilir APF algoritması yerel minimum alana girdiğinde, başlangıç davranışı geleneksel APF yöntemine benzerdir.Salınım belirli bir süreyi aştığında, ize bakın Ortadaki hedef noktanın çekiciliği zamanla giderek güçlenecek ve nihayet yerel minimum potansiyel enerji noktası yok edilecek, drone ondan kaçacak ve plan başarıyla tamamlanmış olacak.
Uyarlanabilir APF algoritmasındaki parametrelerin algoritma simülasyonu ile ayarlanması, engelden kaçınma planlamasına daha iyi uyum sağlayan yörüngenin ayarlanmasını gerçekleştirebilir ve aynı zamanda aşırı koşullarda İHA için geleneksel APF algoritmasının hızından daha az olamaz. Çevrimiçi rota planlamanın iyi bir planlama etkisi vardır.
3.2 Sanal hedef simülasyonu
Yapay potansiyel saha yönteminin yerel aşırı değer tuzağına düşmesini kolaylaştıran bir ortam oluşturmak için yol planlama ortamında birden fazla engel oluşturun. Sanal hedef yönteminin benimsenmesinden sonraki planlama durumu, rotanın yerel aşırı tuzaktan sorunsuz bir şekilde kaçtığını gösteren Şekil 11'de gösterilmektedir. Rota planlaması tamamlandıktan sonra, rotanın temel yol noktalarının seçilmesi gerekir Tuzak kısmı, tuzağa girmeden önce ve tuzaktan kaçtıktan sonra yalnızca iki anahtar geçiş noktasını seçer, böylece planlanan gerçek rota, tuzaktan kaçmanın gereksiz yolundan kaçınır. Diğer kısımlar, geçiş noktasının gerekli adım uzunluğu kuralına göre seçilir.
4
sonuç olarak
Çevrimiçi rota planlama algoritması, önemli pratik önemi ve mühendislik pratik değeri olan İHA görev planlama sisteminin önemli bir parçasıdır. Bu makale, yapay potansiyel alan yöntemine dayanmaktadır ve bu yöntemin mevcut uygulamasında karşılaşılan sorunlar etrafında araştırmalar yapmaktadır. Yapay potansiyel saha yöntemi çevrimiçi rota planlama algoritmasının iyileştirilmesiyle, çevrimiçi planlamanın kolay sonsuz bir döngüye girmesi ve hızlı ve doğru bir şekilde planlanamaması sorunu çözülür ve gerçek İHA araştırma projesinin temel teknolojisi ele alınır.Bazı sonuçlar uyarlanabilir iyileştirmeden sonra doğrudan uygulanabilir. Gerçek İHA deneysel projesine. Bu yazıda önerilen geliştirilmiş dinamik uyarlanabilir yapay potansiyel saha yöntemi çevrimiçi planlama algoritması ve sanal hedef yöntemi, İHA rota planlaması alanındaki ilgili sorunlar için iyi bir referans değerine sahiptir.
