【摘 要】
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无人机的发展使得其被应用于军事,农业,商业等领域。无人机路径规划问题成为了热点。目前无人机路径规划主要有两个问题:不增加硬件条件下的续航问题,即如何使无人机在特定条件下飞的更久。路径规划算法的收敛速度慢以及寻优精度低问题。同时,无人机路径规划在农业应用方面的问题也尤为显著。针对上述问题,本文的研究内容如下:1.介绍了常用的无人机路径规划建模方法,比较分析了其各自的优缺点,并对栅格模型进行了应用。对
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无人机的发展使得其被应用于军事,农业,商业等领域。无人机路径规划问题成为了热点。目前无人机路径规划主要有两个问题:不增加硬件条件下的续航问题,即如何使无人机在特定条件下飞的更久。路径规划算法的收敛速度慢以及寻优精度低问题。同时,无人机路径规划在农业应用方面的问题也尤为显著。针对上述问题,本文的研究内容如下:1.介绍了常用的无人机路径规划建模方法,比较分析了其各自的优缺点,并对栅格模型进行了应用。对所用到的地图进行建模,这为本文接下来进一步的研究奠定了基础。2.针对蚁群算法在避障过程中的问题,提出一种多维度改进的蚁群算法。首先改进了初始化信息,根据与目标位置的距离来增加权重,减少前期搜索的盲目性;其次依次对挥发规则进行了改进,动态改变挥发规则来达到减小收敛速度的同时解决容易陷入局部最优解的问题。最后根据与目标点的距离和方向来增加权重改进转移概率,减少转移的盲目性。根据多维度的改进,指导蚂蚁向目标地址运动。进行了仿真实验,在20*20地图和30*30地图中都有较短的路径长度以及较少的转弯次数,并且具有较好的收敛性。3.针对目前人工巡查效率低,劳动力消耗大,而已有的无人机路径规划算法收敛速度慢和寻优精度不高等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法(NISSA)来完成巡查路径规划。首先,未知初始种群的分布很可能存在聚类等情况,利用优化的Kent映射对混沌序列进行初始化,可以增强初始种群的随机性和不规则性,从而使得麻雀能够在更大的范围内进行搜索。其次,为了避免麻雀在一个地方原地打转,引入了折射式后向学习来提高领导者的位置,使陷入局部极值点的领导者能够跳出极限继续搜索。最后,利用余弦函数来提高领导者与追随者的比例,以解决固定比例造成的收敛缓慢问题。通过仿真测试分析,本文提出的算法与原算法相比,在单峰函数上找到最优解的概率提高了百分之七十五;对于多峰函数,提高了百分之五十。同时,NISSA被应用于巡查无人机路径规划中。
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