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空中系统系统的抽象合作轨迹计划是一个基本且具有挑战性的问题，旨在利用航空信息来协助地面任务。现有方法通常遭受次优轨迹或计算负担。在本文中，我们讨论了空中系统的合作轨迹计划，在该系统中，无人接地车辆（UGV）在无人驾驶汽车（UAV）的协助下实时计划其当地轨迹。首先，UAV使用非线性模型预测控制（NMPC）生成指导轨迹，该模型将障碍物分布密度视为反映多个障碍对UGV的耦合效果的因素，从而避免了局部最小值问题并改善了计划轨迹的可行性。其次，采用基于空空间的行为控制（NSBC）框架将指导轨迹合并到UGV自己计划的任务中。最后，为UGV开发了一个事件触发任务主管，以决定所有任务的优先级，这降低了传统基于规则的任务主管带来的任务优先级的切换频率。模拟和实验结果都表明，就轨迹误差，在线计算时间和任务执行的成功率而言，所提出的方法具有出色的轨迹计划性能。
航空的实时合作轨迹计划 -
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