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在多无人机协同电力巡检任务中,现有的路径规划方法普遍忽略了信号质量的影响,致使其难以在大范围的电力巡检任务中得到有效应用。因此,针对由于通信受限所引起的检测效果下降问题,提出了5G信号约束下的多无人机协同电力巡检路径规划方法。首先,基于5G信号传输特性,建立了面向电力巡检大尺度空间的传播损耗模型;继而,基于遗传算法架构,提出了综合5G信号质量、飞行里程、巡检目标共同约束的多无人机路径规划方法;最后,对基于5G信号的多无人机协同电力巡检路径规划方法进行了仿真验证。结果表明,相较于传统方法,约束后信号质量较差路径的飞行长度减少了452%,并且无人机会在距离相差较小的情况下优先巡检信号较强的杆塔,进而提升巡检任务的检测效果,从而可以保证在大范围环境下的使用。 相似文献