基于改进ACO的带续航约束无人机全覆盖作业路径规划

本文研究带续航约束的电动多旋翼无人机全覆盖作业路径规划问题。首先,基于扫描线路径生成方法建立了带续航约束的无人机全覆盖作业路径规划的数学模型,然后,针对该路径规划模型中路径节点拓扑结构动态变化的特点,提出了改进的蚁群算法(ACO)。该蚁群算法给出了无人机返航时机判断机制和返航点计算方法,设计了动态局部距离矩阵,提出了滚动权值加权和的信息素更新机制,在寻优过程中兼顾全局启发性信息和局部启发性信息。最后,采用规则地形和复杂地形多田块作业算例对提出算法的有效性和优越性进行仿真验证,实验结果表明与其他4种对比算法相比,提出算法获得的规则作业田块的最优转移路径长度至少缩短了1.8%,获得的复杂作业田块的最优转移路径长度至少缩短了11.4%。