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题名多策略改进蜣螂算法的无人机航迹规划
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作者
谢涛
谭飞
李苗苗
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机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
人工智能四川省重点实验室
四川轻化工大学计算机科学与工程学院
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出处
《传感器与微系统》
北大核心
2025年第6期132-137,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61902268)
四川省科技计划项目(21ZDYF4052,2020YFH0124,2021YFSY0060)。
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文摘
针对复杂环境下的无人机(UAV)航迹规划问题,提出了一种多策略改进蜣螂优化(MSDBO)算法的无人机航迹规划方法。首先,构建无人机三维任务环境与航迹代价函数;其次,采用Circle混沌映射策略初始化种群,使得蜣螂个体更好地遍历解空间;引入动态随机邻域探索策略改进滚球蜣螂位置更新公式,提高算法的全局搜索能力;引入随机方向自适应变步长探索策略,引导繁殖蜣螂的位置更新,有效平衡全局探索和局部搜索之间的关系,提高算法的收敛速度;最后,采用变异策略,对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。利用6个标准测试函数和无人机航迹规划进行仿真实验,实验结果表明:MSDBO算法相较于其他对比算法收敛速度更快,寻优能力更好,规划的航迹质量更优。
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关键词
无人机
航迹规划
蜣螂算法
动态随机邻域探索策略
随机方向自适应变步长探索策略
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Keywords
UAV
path planning
dung beetle algorithm
dynamic random neighborhood exploration strategy
random direction adaptive variable step-size exploration strategy
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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]
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于RRT^(*)改进的移动机器人路径规划算法
被引量：6
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作者
梁永豪
陈秋莲
王成栋
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机构
广西大学计算机与电子信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期748-754,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(71371058)
广西自然科学基金项目(2020GXNSFAA159090)
广西大学基金项目(XBZ200371)。
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文摘
针对RRT^(*)算法在复杂环境路径规划中存在的盲目搜索、冗余节点及路径较长等问题,提出一种融合树扩展策略和采样策略的改进RRT^(*)算法(AF-RRT^(*))。通过创造父节点改进RRT^(*)扩展树的结构,缩小路径长度;引入自适应探索,增加采样导向的选择性,减少路径搜索时间,同时不会陷入局部最优陷阱;通过动态步长,减少冗余节点。仿真结果表明,AF-RRT^(*)算法在多种环境下,路径获取效率和路径质量均优于RRT^(*)和F-RRT^(*)。消融实验验证了AF-RRT^(*)算法和算法各功能模块的有效性。
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关键词
路径规划
快速扩展随机树
创造父节点
自适应探索
动态步长
树扩展策略
采样策略
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Keywords
path planning
optimal rapidly-exploring random tree(RRT^(*))
parent node creation
adaptive exploration
dynamic step size
tree expansion strategy
sampling strategy
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分类号
TP242.6
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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