基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究

文章针对突发威胁环境引起多无人机协同飞行中碰撞和冲突、整体效能降低的问题,构建了带模糊因子的可重构三维动态航迹规划模型。针对传统蚁群算法收敛速度慢、较早陷入局部收敛的局限性,引进狼群分配原则以加快算法的收敛速度,引进轮盘赌选择原则以增加选择节点时的随机性,避免陷入局部最优,设置随机性的信息素浓度和启发因子权重参数以减少试错次数。仿真结果显示:与传统蚁群算法相比,综合航迹代价减少6.28%,航迹距离减少9.70%,算法运行时长降低15.82%。与文献【13】的改进蚁群算法相比综合航迹代价减少4.03%,航迹距离代价减少3.89%,算法运算时间降低2.54%。表明文中方法具有运算效率高、寻优能力强、避障成功率高的特点,能够在未知环境、快速飞行过程中自动避障以避免碰撞威胁,更适用于解决多无人机协同在线规避航迹规划问题。