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基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现

于涛  
【摘要】:随着小型无人机技术的发展,无人机的应用范围已经从军事逐步向商用和民用扩展。在民用领域,无人机一般作为辅助工具处理城市问题,建筑物是阻碍无人机飞行的主要因素。所以需要在一定约束条件下,找出无人机飞行的最优路径。传统的路径规划问题大多针对二维环境进行研究,并且已经相对成熟,而最近三维路径规划成为新的研究重点。当环境由二维拓展到三维后,会带来很多问题,三维环境拥有更广的搜索空间和危险性。蚁群算法具有优秀的搜索能力,对多优化问题有良好的性能,是智能算法应用于路径规划的热门方向。本文根据无人机路径规划的现状,提出了一种基于改进蚁群算法的三维路径规划方法:首先,本文分析了无人机的研究现状,在说明路径规划中的关键问题后,总结了现阶段研究的难点,并对相关背景知识进行说明。其次,根据三维路径规划的复杂性,设计了一种分层规划模型,将三维路径规划投影为二维路径规划,建立水平与垂直规划模型,详细阐述垂直模型中优化路径的方法,并生成无人机三维可飞行路径。再次,研究了蚁群算法的基本思想,在明确其原理特性后设计具体改进方案,并在此基础上结合分层规划模型的特点,改进蚁群的转移规则,添加高度启发函数,提高蚁群算法在新模型中的适应性。针对无人机安全问题,进一步对相关算法模型进行优化,通过添加安全系数的方式,改变无人机的路径选择,并提出一种安全评价指标,表明路径的安全程度。最后,应用提出的算法与模型对无人机路径规划进行仿真,实验结果与基本蚁群算法进行比较,验证本文研究的有效性。


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