基于粒子群算法的无人机灭火路径规划仿真

研究基于粒子群算法的无人机灭火路径规划仿真方法,高效获得最优灭火路径,为无人机快速无碰撞灭火提供保障。以现实灭火环境为依据构建无人机灭火路径规划仿真环境模型,结合灭火路径长度代价、障碍危险代价、无人机航迹高程及水平转角代价建立适应度函数;通过细菌觅食算法改进基础粒子群算法,获得改进粒子群算法,定位检测出灭火环境中的火点位置,并以此类火点位置作为规划的目标点,仿真环境中提取的原始点作为起点,由若干条路径构成粒子种群,通过改进粒子群算法在仿真环境中运用适应度函数实现粒子种群的迭代寻优,获得最优无人机灭火路径。结果表明,上述方法可实现不同起点与火点间的最优无人机灭火路径规划,规划时收敛速度高,所规划的无人机灭火路径长度短,可与障碍物及危险体具备足够安全间距,且水平转角平滑,可满足无人机的高效无碰撞灭火需求,整体规划效果理想。