文献类型：期刊文章

作　　者：王庆[1] 徐海明[2,3] 吕品[1] 蒋锐[3] 苗东东[1]

WANG Qing;XU Haiming;LYU Pin;JIANG Rui;MIAO Dongdong(Institute of Industry and Equipment Technology,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;Institute of Intelligent Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230031,China;Hefei Institute of Technology Innovation,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230088,China)

机构地区：[1]合肥工业大学工业与装备技术研究院,安徽合肥230009 [2]中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031 [3]中国科学院合肥技术创新工程院,安徽合肥230088

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》

基　　金：安徽省科技重大专项资助项目(17030901104)。

年　　份：2021

卷　　号：44

期　　号：9

起止页码：1172-1178

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：航迹规划需要无人机快速到达目标点来减少航程,同时要躲避障碍物减小威胁。针对传统的蚁群算法在无人机航迹规划中易出现极值、收敛速度慢等缺陷,文章提出了一种改进的蚁群算法。对环境地图进行坐标转换来避免蚂蚁在最后节点可能横跨多个单元;利用起始点与目标点位置来初始化信息素分布,信息素挥发因子采用时间和空间的自适应更新策略,增强了算法的全局搜索能力和效率;设计了方向和角度最优的启发信息,并构造相应的综合评价函数;最后对航迹采用三阶B样条曲线平滑处理。仿真结果表明,改进后的蚁群算法能够快速收敛于最优航迹,并能很好地适应无人机的飞行要求。

关 键 词：无人机 三维航迹 改进蚁群算法 自适应  方向最优  三阶B样条曲线  

分 类 号：TP391.9]