基于改进蚁群算法的物流无人机路径规划

本文针对在低空城市环境下物流无人机运输路径的规划问题，首先利用栅格法对城市环境进行三维模型的构建，综合无人机自身各项约束条件，利用蚁群算法建立无人机路径优化模型。蚁群算法作为用于解决局部最优问题的方法之一，一直被广泛应用于路径规划问题。相较于传统的蚁群算法，本实验通过对残留信息量的改进使信息素在更新时，其正反馈的过程能够迅速扩大初始的差异，引导整个系统向最优解的方向进化。并引入估价函数，代价函数，启发式函数，在考虑路径优化的同时进一步计算无人机运输途中的能耗，使其更具实际意义。结果表明：改进后的蚁群算法在规划路径的路径点数、时间规划、能源消耗方面均有明显减少。证明了改进策略具有实用价值，在无人机路径规划方面具有一定的实用价值。