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⛄ 内容介绍
本发明属于无人机技术领域,具体涉及一种基于粒子群算法的三维无人机路径规划方法及规划系统,其中基于粒子群算法的三维无人机路径规划方法包括:根据无人机航迹环境构建任务空间模型;构建无人机路径的路径代价函数,以获取粒子群;获取粒子群中最优粒子的参数;根据最优粒子的参数和地形值构建航路点;以及根据航路点获取无人机的最优路径,实现了提高了粒子群算法的全局寻优能力以及寻优精度,避免陷入局部最优,并成功得到一条平滑有效的路径.
⛄ 部分代码
function plotFigure(startPos,goalPos,X,Y,Z, GlobalBest)
% 画起点和终点
scatter3(startPos(1), startPos(2), startPos(3),100,'bs','MarkerFaceColor','y')
hold on
scatter3(goalPos(1), goalPos(2), goalPos(3),100,'kp','MarkerFaceColor','y')
% 画山峰曲面
surf(X,Y,Z) % 画曲面图
shading flat % 各小曲面之间不要网格
% 画路径
path = GlobalBest.path;
pos = GlobalBest.pos;
scatter3(pos.x, pos.y, pos.z, 'go');
plot3(path(:,1), path(:,2),path(:,3), 'r','LineWidth',2);
hold off
grid on
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 刘科, 周继强, 郭小和. 基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[J]. 中北大学学报：自然科学版, 2013, 34(4):7.
[2] 蔺文轩, 谢文俊, 张鹏,等. 基于分组优化改进粒子群算法的无人机三维路径规划[J]. 火力与指挥控制, 2023, 48(1):7.
[3] 贾兆红, 孔哲, 刘闯. 一种基于分层粒子群算法的无人机路径规划方法及其应用:, CN202211138201.9[P]. 2022.
[4] 肖根福, 刘欢, 张祥明,等. 基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划[J]. 井冈山大学学报:自然科学版, 2021, 42(3):5.
[5] 李亚银. 基于粒子群优化算法与极限环法的无人机混合路径规划[D]. 南京理工大学, 2016.
[6] 浦黄忠, 甄子洋, 张超,等. 基于概率地图和粒子群算法的无人机路径规划[C]// 中国航空学会. 中国航空学会, 2010.
[7] 方群, 徐青. 基于改进粒子群算法的无人机三维航迹规划[J]. 西北工业大学学报, 2017, 35(1):8.
