基于差分量子退火算法的农用无人机路径规划方法

为解决不规则区域内农用无人机植保作业问题,以农用无人机的总飞行距离和多余覆盖率为指标建立模型,将无人机的植保作业航向角作为优化目标,并考虑有障碍物下的情形,采用差分进化算法(different evolution algorithm,DE)与量子退火算法(quantum annealing algorithm,QA)融合的方法对应用模型进行求解,分析算法的执行过程并进行MATLAB仿真试验。结果显示:在设定的不含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法(differential evolution algorithm-quantum annealing,DEQA)时无人机总的飞行距离分别减少101.52、73.00 m,转弯路径分别减少43.02、43.10 m,多余覆盖率分别减少22.25%和12.79%;在设定的含障碍物农田区域环境下,相较于未规划与差分进化算法规划情况,采用差分量子退火算法时无人机总的飞行距离分别减少73.24、24.54 m,转弯路径分别减少52.50、12.72 m,多余覆盖率分别减少72.34%、23.52%,其余指标均有所下降。仿真结果表明,采用差分量子退火算法能够完成农田区域路径规划问题,可为农用无人机路径规划提供技术支持。