基于择优蜘蛛蜂和DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UVA)任务的日益多样化,所面临的飞行环境也越来越复杂。因此,在野外存在密集威胁点的环境下,为无人机寻找一条从起点到终点的安全路径变得尤为重要。针对Voronoi图中无人机航迹规划存在密集威胁点的情况,提出一种基于择优蜘蛛蜂DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划方法。首先,提出一种基于密度峰值聚类的威胁点融合算法以简化Voronoi图。其次,提出基于择优策略的蜘蛛蜂航迹优化算法以规划出满足任务需求的最优航迹。最后,对于无人机始发点和结束点不在Voronoi边的情况,提出一种基于威胁范围确定起止航迹的方法。通过仿真实验,验证了该算法在结合密集威胁点情况下的有效性。