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题名面向大飞机上表面视觉覆盖任务的无人机路径规划
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作者
张二虎
郑永帅
杨朝栋
刘国良
田国会
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机构
中国飞行试验研究院飞行试验技术与工程中心
山东大学控制科学与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第12期385-390,共6页
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基金
中华全国总工会职工创新补助资金项目(2022270024)
泰山学者工程专项经费资助项目
济南市“新高校20条”资助项目(2021GXRC026)。
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文摘
为高效执行大型飞机外表面损伤检查的三维视觉覆盖任务,提出了一种新颖的基于模糊聚类的无人机覆盖路径规划方法。该方法基于模糊聚类算法生成一系列满足视觉覆盖需求的候选视点,将视觉覆盖问题转换为组合优化问题并基于贪婪搜索算法求解出最优视点子集,采用遗传算法规划无人机遍历视点的最优路径;其中前两步的目的是完成视图规划,用于找到一组覆盖率足够高而数量尽量少的视点子集,最后一步用于规划无人机遍历视点的路径,提高巡检效率。实验结果表明,提出的方法与随机采样法相比,视点数量减少了16.55%,巡检路径长度缩短了4.28%,显著提升了覆盖和巡检效率。
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关键词
大飞机表面检测
覆盖路径规划
视觉覆盖
组合优化
无人机
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Keywords
large aircraft surface inspection
coverage path planning
visual coverage
combinatorial optimization
unmanned aerial vehicle(UAV)
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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