基于差分量子退火算法的农用无人机路径规划方法

摘要：

为解决不规则区域内农用无人机植保作业问题,以农用无人机的总飞行距离和多余覆盖率为指标建立模型,将无人机的植保作业航向角作为优化目标,并考虑有障碍物下的情形,采用差分进化算法(different evo-lution algorithm,DE)与量子退火算法(quantum annealing algorithm,QA)融合的方法对应用模型进行求解,分析算法的执行过程并进行MATLAB仿真试验.结果显示:在设定的不含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法(differential evolution algorithm-quantum annealing,DEQA)时无人机总的飞行距离分别减少101.52、73.00 m,转弯路径分别减少43.02、43.10 m,多余覆盖率分别减少22.25％和12.79％;在设定的含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法时无人机总的飞行距离分别减少73.24、24.54 m,转弯路径分别减少52.50、12.72 m,多余覆盖率分别减少72.34％、23.52％,其余指标均有所下降.仿真结果表明,采用差分量子退火算法能够完成农田区域路径规划问题,可为农用无人机路径规划提供技术支持.

关键词：农用无人机、植保无人机、路径规划、差分量子退火算法、植保机械、飞行距离、覆盖率、障碍物

所属期刊栏目：39

分类号：S25;S49(农业航空)

资助基金：国家重点研发计划项目2017YFD0202001

在线出版日期：2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：180-186