基于混合蚁群算法的无人机航路规划

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无人机(UAV)航路规划的热点和难点在于如何满足安全性和实时性的同时,兼顾全局路径规划和局部路径重规划,以提高无人机的作战效率和生存概率。针对这一问题,在现有无人机航路规划研究基础之上,提出采用蚁群算法与人工势场法相结合的方法。蚁群算法用于全局航路规划,人工势场法用于局部路径重规划。仿真结果表明,两种算法结合所得优化航路较好反映了算法的有效性,可以为航路规划辅助决策研究提供借鉴和参考。 UAV route planning hotspots and difficulties is how to meet the safety and real-time while taking into account the global path planning and local path re-planning to improve operational efficiency and survival probability of the UAV. In response to this problem, based on the existing UAV route planning research, a combination of ant colony algorithm and artificial potential field method is proposed. Ant colony algorithm is used for global route planning, artificial potential field method for local path re-planning. The simulation results show that the combination of the two algorithms with the optimized route reflects the validity of the algorithm, which can be used as a reference for the study of route planning decision support.
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