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基于IKGC-PSO算法的無(wú)人機三維路徑規劃系統
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河海大學(xué)

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國家自然科學(xué)基金(No.61573128)基于仿生視覺(jué)感知建模的水下構筑物裂縫檢測方法研究;國家自然科學(xué)基金(No.61701169)仿聽(tīng)覺(jué)感知機制的分布式光纖振動(dòng)傳感擾動(dòng)信號識別方法研究;國家重點(diǎn)研發(fā)計劃(No.2018YFC0407101) 教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目(220803494162012,220603632072407) 國家級大學(xué)生創(chuàng )業(yè)訓練項目(202210294232E) 江蘇省大學(xué)生創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)訓練計劃項目(202210294220Y) 河海大學(xué)本科實(shí)踐教學(xué)改革研究項目(河海教務(wù)〔2022〕47號) 河海大學(xué)創(chuàng )新性實(shí)驗項目(河海教務(wù)〔2022〕49號)


UAV 3D Path Planning System Based on IKGC-PSO Algorithm
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    摘要:

    為了解決標準粒子群算法在無(wú)人機三維路徑規劃中存在的易陷入局部最優(yōu)、動(dòng)態(tài)化不足和路徑平滑性差等問(wèn)題,提出了一種基于粒子群算法和遺傳算法的,融入K均值精英化和柯西變異的優(yōu)化算法;采用K均值聚類(lèi)算法進(jìn)行精英初始化,優(yōu)化粒子種群的分布;動(dòng)態(tài)化學(xué)習因子,強化慣性權重的全局性,保留粒子群算法收斂速度快的優(yōu)點(diǎn);融入遺傳思想,采用柯西變異的方法,提高尋解最優(yōu)解的能力;在對比實(shí)驗中,模擬了實(shí)際的復雜三維環(huán)境,選取了路徑總長(cháng)度、飛行高度差以及馬爾科夫生存狀態(tài)組成目標函數;結果表明改進(jìn)算法的魯棒性提高了98%,求解質(zhì)量相較于IPSO算法和PSO算法分別提高了5.8%和10.6%,驗證了優(yōu)化后方法的有效性和魯棒性。

    Abstract:

    In order to solve the problems of the standard particle swarm algorithm in UAV 3D path planning, such as easy to fall into local optimum, insufficient dynamicization and poor path smoothing, an optimization algorithm based on particle swarm algorithm and genetic algorithm, incorporating K-mean elitization and Corsi variation, is proposed. In the comparison experiments, an actual complex 3D environment is simulated and the total path length, flight altitude difference and Markovian survival state are selected to form the objective function; the results show that the robustness of the improved algorithm is improved by 98% and the solution quality is higher than that of the IPSO algorithm and PSO algorithm by 5.8% and 10.6%, respectively, verifying the effectiveness and robustness of the optimized method.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

于力涵,洪儒,吳宇倫,謝迎娟.基于IKGC-PSO算法的無(wú)人機三維路徑規劃系統計算機測量與控制[J].,2023,31(8):259-266.

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  • 收稿日期:2023-05-17
  • 最后修改日期:2023-06-05
  • 錄用日期:2023-06-05
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-08-22
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