【摘 要】
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为解决无人机航迹规划中粒子群算法(PSO)易陷入局部极值和收敛速度慢的难题,提出了一种基于自适应柯西变异粒子群(ACMPSO)的无人机三维航迹规划算法。建立了无人机飞行三维环境模型;综合权衡航迹长度、雷达威胁、障碍物碰撞、高度变化等影响因素,构建了适应度函数;借助指数型惯性权重和柯西变异步长调节策略,探讨了迫使粒子跳出局部极值与加速算法收敛的方法;最后给出了复杂三维环境下的无人机航迹规划优化算法。以100 km×100 km×10 km任务空间的航迹规划为例,仿真结果验证了ACMPSO算法可有效弥补PSO
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆高新区飞马创新研究院
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为解决无人机航迹规划中粒子群算法(PSO)易陷入局部极值和收敛速度慢的难题,提出了一种基于自适应柯西变异粒子群(ACMPSO)的无人机三维航迹规划算法。建立了无人机飞行三维环境模型;综合权衡航迹长度、雷达威胁、障碍物碰撞、高度变化等影响因素,构建了适应度函数;借助指数型惯性权重和柯西变异步长调节策略,探讨了迫使粒子跳出局部极值与加速算法收敛的方法;最后给出了复杂三维环境下的无人机航迹规划优化算法。以100 km×100 km×10 km任务空间的航迹规划为例,仿真结果验证了ACMPSO算法可有效弥补PSO
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