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针对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法在航迹规划的过程中需要根据无人机性能建立约束条件和易陷入局部最优值的缺点,提出了一种结合天牛须(Beetle Antennae Search, BAS)算法的球坐标PSO算法。该改进算法直接利用球坐标系对无人机的航向角和俯仰角进行约束,并且通过BAS算法避免PSO算法陷入局部最优值。根据数字高程地图建立仿真环境,综合考虑航迹长度、平滑度和危险性等因素构建目标函数。仿真结果表明,改进后的算法与其他PSO算法相比,规划的三维航迹质量更高,能够很好地适应无人机在各种环境下的飞行要求。 相似文献
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路径规划是无人机控制过程中的重要环节之一,现有基于粒子群等算法的传统路径规划方法存在容易陷入局部最优等问题,无法适应现实场景中复杂环境及高搜索速度的要求。针对已有方法的缺陷,提出了一种无人机路径规划的高性能细菌觅食-遗传-粒子群混合算法,以传统粒子群优化算法为基础,引入细菌觅食算法及遗传算法思想,提高算法计算速度与能力,同时考虑实际场景中无人机的运行约束,进一步提高了方法的可用性。最后,利用仿真实验验证了所提方法的有效性,并通过与传统方法对比证明了所提方法在运行时间、规划航程等方面的优越性。 相似文献
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无线可充电传感器网络(Wireless Rechargeable Sensor Networks, WRSNs)是由若干个可无线充电的传感器节点自组织形成的网络。利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)作为移动电源,对WRSNs网络中传感器节点进行充电,将无人机飞行能耗联合传感器节点充电量作为优化目标,提出一种惯性权重线性递减混合粒子群算法,对无人机的充电路径进行规划。仿真验证表明,相比传统的粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法,该算法在收敛速度、无人机飞行能耗以及传感器节点充电量等指标上都有明显的优势。 相似文献
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基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在无人机航迹规划中,通过改变惯性权重和采用自适应粒子群编码方式,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为航迹的评价指标,将约束条件、地形地貌及威胁信息引入适应度函数等方法,对粒子群优化算法进行改进,解决了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题.仿真结果表明,该方法可实现在线实时航迹规划. 相似文献
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针对移动机器人三维路径规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的移动机器人三维路径规划方法.首先,利用超立方体抽样初始化灰狼种群,提高初始种群的质量,引入动态权重,加大最优狼比重,加快算法的收敛速度和精度;其次,提出降维-升维的地图处理方法,降低三维地图的复杂程度,加快算法的求解速度;最后,结合人工势场法,对局部未知的动... 相似文献
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利用人工免疫算法来规划的三维飞行航迹.人工免疫算法根据接种方式的不同分为3种情况:随机选择染色体进行接种;所有染色体挨个接种;每个染色体都接种但接种位置是随机的.分别按这3种情况对飞行航迹进行仿真,并对其规划出的航迹进行对比分析.同时,针对威胁的不确定性进行了仿真.最后根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行了优... 相似文献
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基于改进遗传算法的机器人路径规划 总被引:17,自引:2,他引:17
本文在应用遗传算法进行机器人路径规划时,针对遗传算法的"早熟收敛"和"收敛速度慢"两大难题,结合具体的应用背景,在各种改进遗传操作的基础上,把遗传算法和简单图搜索方法相结合,减少了搜索的盲目性,使得优秀个体能较快地产生,算法在很少的进化代数中就可以求出问题最优解.算法的分析和测试表明,本文算法的改进是有效的. 相似文献
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