【摘 要】
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研究多无人机协同路径规划问题,为了获取从起始点到达目标点,能够避开各种阻碍的最优运动路径,提出了一种基于BBO的多UCAV协同航迹规划方法。通过对地形环境、航迹表示方式进
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研究多无人机协同路径规划问题,为了获取从起始点到达目标点,能够避开各种阻碍的最优运动路径,提出了一种基于BBO的多UCAV协同航迹规划方法。通过对地形环境、航迹表示方式进行描述,将生物地理学优化算法运用于多UCAV协同航迹规划,对约束条件及威胁进行分析,建立了UCAV航迹规划模型及多UCAV协同航迹规划模型;对BBO算法适宜度向量编码及迁徙模型进行了分析,设计了相应的优化算子;最后,构建了多UCAV协同航迹规划的求解框架,并结合BBO算法开展了相应的仿真。仿真结果表明,改进方法较好地实现了多UCAV协同航迹规划的优化。
In this paper, we study the multi-UCAV collaborative route planning problem, and in order to obtain the optimal moving path from the starting point to the target point, we can avoid the obstacle. By describing the terrain environment and track representation, the biogeography optimization algorithm is applied to multi-UCAV coordinated track planning, and the constraints and threats are analyzed. The UCAV track planning model and multi-UCAV coordinated track planning model Finally, the solution framework of multi-UCAV collaborative track planning is constructed, and the BBO algorithm is used to carry out the corresponding simulation. The simulation results show that the improved method can achieve the optimization of multi-UCAV cooperative track planning well.
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