基于IPSO-GA算法的无人机三维路径规划

摘要：

针对传统粒子群优化(PSO)算法参数设置难且易陷入局部最优,遗传算法(GA)易早熟、局部搜索能力差、规划路径不平滑等问题,提出了改进粒子群遗传算法(IPSO-GA)的无人机路径规划方法.根据地形环境模型绘制出无人机飞行的地形环境,根据约束条件和目标函数建立无人机飞行的数学模型;IPSO?GA通过在产生下一代群体时引入选择、复制和变异操作,产生更优质群体,并寻找最优路径,通过三次B样条插值平滑飞行路径,仿真结果表明,代价值和迭代次数皆得到改善,具有较好的鲁棒性.

关键词：无人机、路径规划、粒子群算法、遗传算法、地形绘制、数学模型、最优路径寻找

所属期刊栏目：46

分类号：TN919-34;TP391.9

资助基金：国家重点研发计划;四川省重点研发项目;四川省成都航空产业发展与文化建设研究中心课题

在线出版日期：2023-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：115-120