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元胞蚁群算法的城市楼宇间无人机航路规划
被引量：
5
1
作者
李兴超
魏瑞轩
+2 位作者
张启瑞
许卓凡
周凯
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期19-23,共5页
近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定...
近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。
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关键词
元胞蚁群算法
航路罚函数
航路规划
城市环境
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职称材料
基于改进元胞蚁群算法的无人机路径规划
被引量：
2
2
作者
余稼洋
郭建胜
+3 位作者
张晓丰
解涛
周楚涵
刘纳川
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第7期46-50,共5页
针对传统方法在解决复杂环境下无人机路径规划问题中仿真时长不一致、易陷入局部最优等问题,在栅格化地图的基础上,提出了改进元胞蚁群算法。首先,为统一仿真时间步长,采用六边形栅格地图对飞行空域进行建模;然后,提出一种改进元胞蚁群...
针对传统方法在解决复杂环境下无人机路径规划问题中仿真时长不一致、易陷入局部最优等问题,在栅格化地图的基础上,提出了改进元胞蚁群算法。首先,为统一仿真时间步长,采用六边形栅格地图对飞行空域进行建模;然后,提出一种改进元胞蚁群算法进行路径规划,算法引入势场概念对启发函数进行修正、采用差别搜索策略以引导蚁群快速向目标搜索,并设计一种自适应信息素更新方式以选出优质路线。实验结果表明,所提模型和算法解决了矩形栅格地图中仿真时长不统一的问题,并有效提升了路径寻优速度和全局搜索能力,避免算法陷入局部最优。
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关键词
无人机路径规划
元胞蚁群算法
六边形栅格
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职称材料
题名
元胞蚁群算法的城市楼宇间无人机航路规划
被引量：
5
1
作者
李兴超
魏瑞轩
张启瑞
许卓凡
周凯
机构
空军工程大学无人机运用工程系
出处
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017年第5期19-23,共5页
基金
国家自然科学基金(61573373)
文摘
近年来,城市环境中小型无人机越来越多,然而传统的航路规划算法通常将威胁简化,并不能很好地解决无人机在城市环境的航路规划问题。因此引入"元胞"定义飞行区间,对"数字元胞地图"以及"航路罚函数"进行定义,并利用蚁群算法进行航路规划,使其可以对任意不规则威胁进行规避。仿真对比实验表明,所提的基于元胞蚁群的算法可以在不对障碍模型进行简化的情况下进行合理规避,为无人机在城市环境中规划出一条安全可飞的航路。
关键词
元胞蚁群算法
航路罚函数
航路规划
城市环境
Keywords
cellular ant colony algorithm
path cost function
path planning
urban building area
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
基于改进元胞蚁群算法的无人机路径规划
被引量：
2
2
作者
余稼洋
郭建胜
张晓丰
解涛
周楚涵
刘纳川
机构
空军工程大学
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第7期46-50,共5页
文摘
针对传统方法在解决复杂环境下无人机路径规划问题中仿真时长不一致、易陷入局部最优等问题,在栅格化地图的基础上,提出了改进元胞蚁群算法。首先,为统一仿真时间步长,采用六边形栅格地图对飞行空域进行建模;然后,提出一种改进元胞蚁群算法进行路径规划,算法引入势场概念对启发函数进行修正、采用差别搜索策略以引导蚁群快速向目标搜索,并设计一种自适应信息素更新方式以选出优质路线。实验结果表明,所提模型和算法解决了矩形栅格地图中仿真时长不统一的问题,并有效提升了路径寻优速度和全局搜索能力,避免算法陷入局部最优。
关键词
无人机路径规划
元胞蚁群算法
六边形栅格
Keywords
UAV path planning
cellular ant colony algorithm
hexagonal grid
分类号
V249 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
元胞蚁群算法的城市楼宇间无人机航路规划
李兴超
魏瑞轩
张启瑞
许卓凡
周凯
《空军工程大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2017
5
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职称材料
2
基于改进元胞蚁群算法的无人机路径规划
余稼洋
郭建胜
张晓丰
解涛
周楚涵
刘纳川
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023
2
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