基于改进精英蚁群算法的无人机三维航迹规划

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

2020，56（17）1引言近年来，无人机航迹规划问题成为国内外学者研究的热点，尤其在军事、抢险救灾和测绘等领域尤为重要。

为了提高无人机的生存机率并充分发挥其作战优基于改进蚁群算法的三维航迹规划魏江1，王建军1，王健1，2，秦春霞1，梅少辉11.西北工业大学电子信息学院，西安7101292.西北工业大学第365研究所，西安710129摘要：针对蚁群算法在无人机（UAV ）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点，提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV ）三维航迹规划方法。

该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子，从而降低了航迹搜索空间的复杂度，提高了算法的搜索效率和收敛速度。

在利用DEM 数字高程数据建立的搜索空间中，该算法与现有算法相比，规划航迹缩短约24.08%，运行时间减少约11.56%，表明改进蚁群算法在无人机（UAV ）三维航迹规划中的可行性和有效性。

关键词：三维航迹规划；信息素调整因子；路径偏移因子；蚁群算法文献标志码：A 中图分类号：TP273doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0134魏江，王建军，王健，等.基于改进蚁群算法的三维航迹规划.计算机工程与应用，2020，56（17）：217-223.WEI Jiang,WANG Jianjun,WANG Jian,et al.3D path planning based on improved ant colony puter Engi-neering and Applications,2020,56（17）：217-223.3D Path Planning Based on Improved Ant Colony AlgorithmWEI Jiang 1,WANG Jianjun 1,WANG Jian 1，2,QIN Chunxia 1,MEI Shaohui 11.College of Electronic and Information,Northwestern Polytechnical University,Xi ’an 710129,China2.No.365Institute,Northwestern Polytechnical University,Xi ’an 710129,ChinaAbstract ：For overcoming the disadvantages of traditional ant colony algorithm in UAV 3D path planning,such as slow convergence speed and high space complexity,this paper proposes a 3D path planning method for UAV based on improved ant colony algorithm.In this method,the local search strategy and the initial pheromone adjustment factor are improved,and the path offset factor is added to the heuristic function,which reduces the complexity of the path search space and improves the search efficiency and convergence speed of the algorithm.In the search space established using DEM digital elevation data,compared with existing algorithms,the algorithm in this paper shortens the planning path by 24.08%,and the running time of the algorithm is reduced by about 11.56%,which show the feasibility and effectiveness of the improved ant colony algorithm in the 3D path planning of UAVs.Key words ：3D path planning;pheromone adjusting factor;path offset factor;ant colony algorithm基金项目：陕西省重点产业创新链项目（No.2019ZDLGY14-02-02）。

一种基于改进蚁群算法的AGV小车三维路径规划研究

一种基于改进蚁群算法的AGV 小车三维路径规划研究AGV 小车是一种能够自主移动、无需人工操控的智能运输设备，广泛应用于工业生产和物流领域中。

在实际应用中，AGV 小车的路径规划是非常重要的一环，而三维路径规划则更加具有挑战性。

因此，本文基于改进蚁群算法，探讨三维路径规划的研究现状和改进方向，并在此基础上提出了一种新的算法，以帮助AGV 小车实现更加高效和准确的路径规划。

一、研究现状在AGV 小车路径规划领域，变量路径规划方法被广泛应用。

传统的可变规划路径通常使用A*、Dijkstra 等算法，但这些算法应用于三维路径规划面临的挑战主要包括多个目标点、地形、环境和动态障碍物等问题，难以满足实际应用的要求。

近年来，蚁群算法被引入到AGV 小车路径规划中，并受到学术界和工业界的广泛关注。

蚁群算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了蚂蚁在物质流动和信息交互过程中的行为方式，通过大量的个体采用正反馈和信号传递的方式，实现了全局优化的目标。

二、改进方向尽管蚁群算法已被广泛应用于AGV 小车路径规划，但仍存在一些缺陷。

例如，蚂蚁搜索范围过大，从而导致收敛速度较慢，搜索质量较低，陷入局部最优解；蚂蚁行为策略过于简单，导致种群表现难以发挥出全局优化的效果。

因此，本文提出了以下的改进方向：1.改进蚁群算法的信息素更新策略。

传统的蚁群算法通过反馈信息素浓度，有助于蚂蚁发现优秀解和路径，但容易导致陷入局部最优解。

因此，可以引入防止过早收敛的策略，比如引入启发式信息素和启发式规划策略，以提高搜索质量。

2.改进蚁群算法的路线选择策略。

传统的蚁群算法仅通过正反馈的方式，对路线进行选择。

可以引入负反馈机制，使蚂蚁能够适应地形和环境的变化，实现全局搜索效果。

3.对蚂蚁行为进行调整。

蚂蚁行为策略过于简单，往往不能准确和灵活地适应不同的环境和场景。

应该加强对蚂蚁行为策略的分析，以发挥种群表现的最大优化效果。

三、改进算法的实现本文基于改进蚁群算法的思路，提出了一种新的三维路径规划算法。

基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划

基于改进蚁群优化算法的AUV三维路径规划
蒲兴成;冼文杰;聂壮
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2024(19)3
【摘要】针对蚁群算法在三维路径规划时收敛速度慢且难以收敛至最优的缺点,提出一种新的改进蚁群算法,并将其应用于自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)三维路径规划。

与现有算法相比,改进算法优点主要体现在3个方面:首先,引进伪随机状态转移概率提升算法全局搜索能力;其次,将距离和轨迹限定因子引入启发式函数,距离因子保证搜索不断趋近目标点,在轨迹限定因子约束下,轨迹累计转角更小,以此提升收敛速度和精度;最后,通过扩大信息素增量差距并逐步提高信息素衰减系数,进一步提高路径规划效率。

实验结果表明,改进蚁群算法能够获得累计转角更小路径,且路径长度更小,收敛速度更快。

【总页数】8页(P627-634)
【作者】蒲兴成;冼文杰;聂壮
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院;铜陵学院数学与计算机学院【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.基于改进型蚁群算法的AUV路径规划
2.改进蚁群算法在AUV三维路径规划中的研究
3.改进型蚁群算法的AUV三维路径规划
4.基于改进蚁群算法的AUV路径规划
5.基于改进鲸鱼优化算法的AUV三维路径规划
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基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划

基于改进蚁群算法的多批次协同三维航迹规划高颖;陈旭;周士军;郭淑霞【摘要】For basic ant colony algorithm is easy to fall into local optimization, slow convergence and resolve defects more batches of cooperative route planning needs, proposed programming algorithm based on improved ant colony algorithm multiple batchesthree⁃dimensional track. The algorithm is based on the weighted sort pheromone update rules, expand differences merits of ants, improve the convergence speed, and uses a random pheromone e⁃vaporation coefficient of adaptive methods, ensuring at the same time make the algorithm convergence speed global optimization , to solve the basic ant colony algorithm is easy to fall into local prematurely most advantages and disad⁃vantages;on this basis, introduced ants subgroup under more constrained conditions of co⁃evolution strategy to solve thethree⁃dimensional track multiple batches collaborative planning. Simulation results show that: the improved ant colony algorithm in computational efficiency and convergence on the basic ant colony algorithm was superior, multi⁃batch cooperative path planning can improve the combat effectiveness of UAVs.%针对基本蚁群算法容易陷入局部寻优、收敛速度慢的缺陷以及解决多批次协同航迹规划问题的需要，提出了基于改进蚁群算法的多批次三维航迹规划算法。

数学建模论文_无人机自主飞行航迹规划问题

题目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题。

对于第一问，我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的基础上，将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁”和“飞行燃油代价”两个因素进行了量化处理，建立了雷达威胁模型和燃油代价模型，并在这两个模型的基础上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们依据图论中的相关理论，将二维平面划分成了若干网格，然后使用Dijkstra算法来求最优航迹。

对于第二问，我们在第一问的模型的基础上，同时考虑了地形因素和无人机的操作性能（主要是拐弯），增加了“无人机飞行高度代价”和“无人机操作性能”两个指标，并对其进行了量化处理。

同时，我们对雷达威胁模型进行了适当的简化，建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们将三维空间划分为若干个小方块，在“无人机操作性能”作为补充约束条件的基础上，采用蚁群算法，得到了最优航迹。

在建立以上两个模型的基础上，我们对每个模型的可行性分别进行了分析。

由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异，因而模型存在着一定的缺陷。

我们用MATLAB（寸建立的两个模型进行了仿真，分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹。

此外，我们分析了所建模型的优缺点，并对模型的完善进行了进一步的探索。

关键词：最优航迹Dijkstra 算法蚁群算法MATLAB仿真1.问题的重述------------------------------------------------------------- 2 2•问题的分析------------------------------------------------------------- 23. 模型假设-------------------------------------------------------------- 34. 符号说明-------------------------------------------------------------- 35. 模型的建立------------------------------------------------------------ 35.1问题一模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 35.2问题二模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 66. 模型的可行性分析与仿真----------------------------------------------- 96.1模型的可行性分析-------------------------------------------------- 96.2模型的仿真------------------------------------------------------- 107. 模型的评价、改进及推广------------------------------------------------- 128. 参考文献------------------------------------------------------------- 149. 附录----------------------------------------------------------------- 15一、问题的重述无人机的发展至今已有70多年的历史，其军事应用主要是执行各种侦察任务。

基于优化蚁群算法的无人机海岛监测航迹规划

以上两种算法都能找到最短路径，蚁群算法通过信息素更新得到最优路径，然而信息素更新速度较慢，严重地会影响无人机的航行任务，Dijkstra 算法规划速度快，但是迭代次数多的情况下误差率较高。通过研究设想，如果先由 Dijkstra 算法规划初始航迹，再与蚁群算法融合，这样即提高无人机航迹规划效率又提高航迹规划最优率。
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
平均值
• Information Technology 信息技术
迭代过程中系统稳定的特点，从
而保证无人机在复杂的海岛监测
中飞行航迹规划零失误。
【关键词】Dijkstr MAKLINK
无人机作为一种新的遥感监测平台起着非常重要的作用。在粤东地域的四个城市中特别是汕尾市，五个县区中有四个县区濒临南海，利用无人机进行近海海岛监测，可大大减少人力物力的浪费。然而，无人机在进行海岛监测时会遇到气流不稳定等因素而影响无人行飞行，因此对无人机进行航迹规划非常有意义。目前，国内外的航迹规划控制算法主要分为两大类，传统经典与人工智能算法。传统经典包括动态规划法，导数相关法，最优控制法，动态规划算法在解决多级决策最优化问题中比较常见的算法之一，该算法受状态空间限制，对于无人机的航迹规划大范围的搜索，比较有局限性；导数相关法中，常见的有牛顿法和最小二乘法等，要求导函数有连续性，迭代运算量大，容易陷入局部最优解。最优控制比较广泛应用于火箭、卫星轨道等。智能算法中包括遗传算法，例如文献，对于遗传算法，在进行规划路径时比较费时，另外一种常见的蚁群算法，例如文献，该方法收敛速度较慢。以上国内外所提到的各种路径算法都有各自的局限性，适应于完成特定的路径规划等任务。然而，对于本课题的研究来说，因为本课题有一种的空间及环境因素，所以，本文结合以上的研究基本

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

第３８卷第４期２００８年７月吉林大学学报（工学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｌｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖ０１．３８ＮＯ．４Ｊｕｌｙ２００８基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划陈谋，肖健，姜长生（南京航空航天大学自动化学院，南京２１００１６）摘要：研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法，以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。

首先对无入机三维航路规划模型进行分析，在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。

将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号，并改进节点选择方法，以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。

最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划，仿真结果表明本文方法是有效的。

关键词：飞行器控制、导航技术；无人机；三维航路规划；改进蚁群算法；信息素；能见度中图分类号：Ｖ２４９，Ｖ２７９文献标识码：Ａ文章编号：１６７１—５４９７（２００８）０４一０９９１一０５ＴｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗｉｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍＣＨＥＮＭｏｕ，ＸＩＡＯＪｉａｎ，ＪＩＡＮＧＣｈａｎｇ－ｓｈｅｎｇ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｅｎｓｕｒｅｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｔｏｒｅａｃｈｔｈｅｄｅｓｔｉｎａｔｉｏｎｗｉｔｈｍｉｎｉｍｕｍｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｂｅｉｎｇｆｏｕｎｄｉｎａｎａｃｃｅｐｔａｂｌｅｐａｔｈ，ａｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｗａｓｓｔｕｄｉｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ＦｉｒｓｔｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｔｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏａｎｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶｗａｓａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｎａｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｗｉｔｈａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＵＡＶｗａｓｇｉｖｅｎ．Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ，ｔｈｅｍｅｓｓａｇｅｏｆｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｗａｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｔｈｅｓｙｓｔｅｍａｓａｓｅａｒｃｈｉｎｇｇｕｉｄａｎｃｅｓｉｇｎａｌ，ａｎｄａｍｏｄｉｆｉｅｄｎｏｄｅｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓａｌｓｏｇｉｖｅｎ．Ｆｏｒｔｈｅｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄ，ｉｔｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＵＡＶａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｉｔｃａｎｏｂｔａｉｎｏｐｔｉｍｕｍｐａｔｈ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｎａｖｉｇａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙＯｆａｅｒｏｃｒａｆｔ；ｕｎｍａｎｎｅｄａｕｔｏｍａｔｉｃｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）；ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇ；ｉｍｐｒｏｖｅｄａｎｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ；ｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙ目前较多的无人机航路规划采用Ａ。

基于改进蚁群算法的无人驾驶飞行器三维航迹规划与重规划

使信息素挥发能够按照一种随机方式进行，因而使
得信息素的调节更加符合自然规律，从而保留解的
多样性。
２畅４基于改进蚁群算法三维航迹离线规划
利用本文介绍的基于最小威胁曲面投影的方法
进行ＵＡＶ三维航迹离线规划的步骤如下：
１）确定飞行区域的大小，并根据数字地图融合
算法在飞行区域中生成三维数字地图。
２）将最小威胁曲面进行水平投影，用前文介绍
·９０２·
西北工业大学学报
第３１卷
将飞行区域中的火力威胁等效成山峰，加载到
数字地图中，山峰模拟采用如下算法：
∑ｎ
ｚ２（ｘ，ｙ）＝ｚｉｅｘｐｉ＝１
－ｘ－ｘ０ｉｘｓｉ
２－ｙ－ｙ０ｉｙｓｉ
２
（１）将原始随机地形和山峰等效融合从成飞行区域中的数字地形图，融合算法如下
ｚ（ｘ，ｙ）＝ｍａｘ（ｚ１（ｘ，ｙ），ｚ２（ｘ，ｙ））
（２）
式中：ｘ、ｙ是水平投影面的坐标点，ｚ１（ｘ，ｙ）和ｚ２（ｘ，
ｙ）是对应点的地形高度；ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ是对应的地
形常系数，ｎ为山峰数目，ｚｉ为第ｉ个山峰最高高度，
ｘ０ｉ、ｙ０ｉ，为山峰最高点对应的横纵坐标，ｘｓｉ、ｙｓｉ为山峰
图１水平投影面中树状搜索空间
其中：抄为最大转弯角；β为平均扫略角；ｌｅｎｇｔｈ－
ｓｉｚｅ为最小步长。
１畅５基于水平投影下航迹代价函数
将最小威胁曲面向水平面进行投影之后三维航
迹规划简化成了二维航迹规划，故可采用下述表达
式计算航迹代价函数
Ｎ
∑ Ｆ（Ｒ）＝
［ｋ·
ｃｉｊｆ
＋（１

基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划

基于改进蚁群算法的移动机器人三维路径规划
作者：刘兆丽朱运海刘成业李向东
来源：《科学与财富》2020年第33期
摘要：路径规划是移动机器人研究领域的核心内容之一，用蚁群算法进行三维路径规划是近年来研究的热点。

传统的蚁群算法应用于三维路径规划时，存在收敛速度慢，容易陷入死锁状态等问题。

本文提出了一种改进蚁群优化算法，首先基于栅格法建立三维空间模型，其次构造新的启发函数，最后改进了信息素的更新原则，从而，从而避免了算法陷入死锁状态，加快了算法的收敛速度。

通過三维仿真实验表明改进算法可以得到最优路径，且路径规划结果优于传统蚁群算法，表明了算法有效性和可行性。

关键词：蚁群算法;三维空间;智能移动机器人;路径规划
（齐鲁工业大学（山东省科学院）自动化研究所山东济南 250353）。

基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划

题，也是反映机器人智能水平的重要标志之一。机器人全局路径规划包括两个子问题，环境建模及在环境模型上进行的路径搜索。建模方法主要有可视图法、栅格法、自由空间法和拓扑法等，但这些大都适用于二维空间。传统的搜索方法有Ａ－，搜索算法、人工势场法等，为了克服传统算法易陷入局部最优等
移动机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从给定出发点到目标点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物，并且在保证安全性的条件下寻找最短的避障路径。路径规划问题分为环境已知的全局路径规划和环境未知的局部路径规划。近年来，关于在三维空间中工作
的移动机器人如飞行机器人、水下机器人、登月探测
一
些不足，近年来，已有学者采用，遗传算法【、人
Hale Waihona Puke 工神经网络算法【、蚁群算法【】３】４等进行路径规划。而－８
这些算法大都存在迭代次数多、耗费时间长或者优化
精度不高的缺陷。针对这些不足之处，本文设计了一
算法。首先描述了一种简单有效的环境建模方法，然后给出了算法在信息素的呈现、路径点的选取以及信息素
的更新规则上的改进方法。仿真结果证明了算法的低耗时和实用性。
关键词：三维空间；路径规划；蚁群算法；环境建模；信息素
ＰａｈＰａｎｎｆｂｔＤｐｃｓｄｏｎＩｐｏｅｔｌｎｇｒｔｍｔｌｎｉｇｏＲｏｏｓｉ３ＳａｅＢａｅｎａｍｒｖｄＡｎｏｙＡｌｏｉｎＣｏｈ

基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法

基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法无人机协同任务规划优化是无人机应用领域中的一个重要课题。

为了提高协同任务的效率和减少能耗，研究者们提出了基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法。

本文将讨论该算法的原理、应用场景以及优势。

一、算法原理基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法灵感来源于蚁群行为。

蚁群中的蚂蚁通过释放信息素来与其他蚂蚁进行沟通和协调行动。

这种信息素的释放和感知可以用来解决无人机协同任务规划中的路径问题。

该算法的具体步骤如下：1. 初始化蚁群：随机生成一定数量的蚂蚁，并分配给每个蚂蚁一个起始位置和任务。

2. 更新信息素：根据蚂蚁的路径长度和任务完成情况，更新路径上的信息素数值。

3. 选择下一个位置：根据信息素浓度和启发式函数来选择下一个位置，并更新路径。

4. 判断任务完成：判断蚂蚁是否完成任务，若完成则转移到下一任务，否则转移到下一个位置。

5. 重复步骤2-4，直到所有任务完成。

6. 更新最优路径：根据所有蚂蚁的路径选择，更新全局最优路径。

二、应用场景基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法在以下场景中有广泛的应用：1. 物流配送：多架无人机协同完成快递配送任务，通过算法优化路径规划，提高配送效率。

2. 巡逻监控：多架无人机同时进行巡逻监控，通过算法将监控区域分配给不同无人机，从而提高监控范围和监控效果。

3. 搜索与搜救：多架无人机进行搜救任务，通过算法优化路径规划，提高搜索效率。

三、算法优势基于蚁群算法的无人机协同任务规划优化算法相比传统的规划算法具有以下优势：1. 分布式计算：蚂蚁在算法中的分布式搜索过程可以对任务进行并行处理，大大加快计算速度。

2. 自适应性：算法中的信息素更新机制能够自适应任务变化和环境变化，从而提高算法的鲁棒性。

3. 稳健性：算法能够在部分蚂蚁无法完成任务的情况下，仍能寻找到较优解，因此具有更好的稳健性。

4. 省能耗：通过算法优化路径规划，减少无人机的航行距离和航行时间，从而降低能耗。

基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真

第３４卷
第１期
指挥控制与仿真
ＣｏｍｍａｄＣｏｔｏ＆Ｓｍｕａｉｎｎｎｒｌｉｌｔｏ
、１４ＮＯ１，．０３．Ｆｂ２ｌｅ．０２
２１年２月０２
文章编号：１７ —８９２１）１０９０６３３１（０２０ — ２—４０
基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真木
王绪芝，姚敏，赵敏，胡中华
２０１；１０６２０３）３０１（．１南京航空航天大学自动化学院，江苏南京２．中国电子科技集团第３，安徽合肥８所
摘
要：为实现无人机航迹规划的实时性和交互性，建立了无人机动态仿真系统。以“ 捕食者” 无人机模型为应用
Ｄｙｎａｌ１ｕｌｔｏｎｍｃｍａｌ
ＷＡＮＧ．ｈＹＸｕｚｉＡＯｉＺ．Ｍｎ，ＨＡＯｉＭｎ，ＨＵｈｎ．ｕＺｏｇｈ
（．ｎｉｇＵｉｅｓｙｏＡｅｏａｔｓｎＡｔｎｕｉ，ｎｉｇ２０１，ｈｎ；１ｊｎｖｒｉｆｒｎｕｉｄｓｏａｔｓＮａｊ１０６ＣｉａＮａｎｔｃａｒｃｎ
ｐａｎｎｅｕｔｌｎｉｇｒｓｌ．ＫｅｒｓＵＡＶ：ｙｗｏｄ：Ｍ：ｔｏｏｙａｇｒｈ；ｙａｃｓｎｃａｌｎｌｏｉｍｄｎｍｉｉｌｔｎｓｓｅｔｍｕａｉｔｍｏｙ
目前，不确定环境下无人机航迹规划是无人机航运规划研究的难点。该问题要求在规定的时间内得到代价尽可能小的航迹。国内外专家对无人机航迹规划问题开展了深入的研究，并取得了显著的成果。然而如文献［．］１６研究都是算法的理论研究，是基于Ｍａｌｔｂａ平台开发的，并未研究分布式仿真，在实际应用中存

基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划

基于改进蚁群算法的三维空间机器人路径规划胡荟;蔡秀珊【摘要】针对已知环境信息下的移动机器人三维空间路径规划问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划算法.首先描述了一种简单有效的环境建模方法,然后给出了算法在信息素的呈现、路径点的选取以及信息素的更新规则上的改进方法.仿真结果证明了算法的低耗时和实用性.%As regards to the problem of mobile robot path planning in 3d space under the given environmental information, a kind of path planning algorithm is presented based on progressed ant colony algorithm. This paper describes a simple and effective environment modeling method, and then provides methods of algorithm improvement on pheromone representation,route point choosing and pheromone updating rules. The simulation results show low time-consuming and practicality of algorithm.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2011(020)011【总页数】4页(P95-98)【关键词】三维空间;路径规划;蚁群算法;环境建模;信息素【作者】胡荟;蔡秀珊【作者单位】浙江师范大学数理与信息学院,金华321004;浙江师范大学数理与信息学院,金华321004【正文语种】中文移动机器人路径规划是指在有障碍物的工作环境中寻找一条从给定出发点到目标点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物，并且在保证安全性的条件下寻找最短的避障路径。

基于改进蚁群算法的无人机动态航路规划

文献［１］提出了一种基于Ａ算法的无人机航路实时规划算法，然而Ａ算法计算量较大，因此对机载处理系统的性能要求较高。文献［２］提出了一种改进概率地图法的算法，作者只把最短航迹作为唯一的优化目标，考虑因素较为单一。文献［３］使用蚁群优化算法对ＵＡＶ进行航路规划，但是作者只是针对室内环境进行试验，而且规划航迹呈折线状，无法满足无人机实际飞行需求。文献［４］采用快速探索树（ｒａｐｉｄｌｙｅｘｐｌｏｒｉｎｇｒａｎｄｏｍｔｒｅｅ，ＲＲＴ）规划算法提高无人机在线搜索速度，但并没有考虑无人机自身的动力约束，无法满足飞行条件。文献［５］提出了基于Ｖｏｒｏｎｏｉ图的航路规划算法，该算法以已知的威胁为中心采用矢量法为无人机飞行空间建模
为了规划出满足无人机实际飞行的航路，本文设计了一种基于改进蚁群（ｍｏｄｉｆｉｅｄａｎｔｃｏｌｏｎｙｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＭＡＣＯ）算法的无人机航路规划算法。首先，改进基本蚁群算法的状态转移规则同时对信息素挥发因子进行自适应调整。其次，结合已知的威胁信息采用ＭＡＣＯ算法对无人机进行航路预规划，并对预规划出的航路进行平滑优化。最后，无人机按预规划航路飞行，飞行过程中使用机载雷达等探测设备对周围飞行环境进行探测，发现突发威胁时，对航路进行局部重规划，从而避开动态攻击。
时，当飞行空间复杂时存在较大的空间建模比较复杂。文献［６７］提出了基于遗传算法的航路规划方法，遗传算法不受搜索空间的限制，不依赖梯度信息，在航路规划中应用较广，但是基本蚁群算法在求解复杂问题时会出现进化过程过早收敛的问题。

基于蚁群算法的无人机航迹规划

基于蚁群算法的⽆⼈机航迹规划航迹规划是⽆⼈机的关键智能技术，在地理环境信息已知的条件下，如何综合考虑威胁和油耗，给出⼀条最优的⾃动航⾏路径，是⽆⼈机航迹规划要解决的问题。

%% 环境设置XB=200;%X轴边界YB=200;%Y轴边界DD=5;%⽹格化粒度XY0=[0,50];%起始点坐标%⽬标点坐标XYT=...[100,120;125,108;165, 90;115, 30;];%⽬标点半径TR=[5,5,5,5,5];%威胁点坐标XYS=...[32, 60;40, 80;60, 88;56, 20;70, 60;130, 70;90,135;];%威胁点半径SR=[12,15,20,11,15,22,10];% %% 绘制态势图% figure% hold on% plot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); % L1=size(XYT,1);% for i=1:L1% plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); % end% L2=size(XYS,1);% for i=1:L2% plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); % alpha=[0:(pi/100):2*pi];% X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);% Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);% plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);% end% axis([0,XB,0,YB]);% grid on%% 确定线路框架% GreenSim团队——专业级算法设计&代写程序% 欢迎访问GreenSim团队主页→/greensim%% 绘图figurehold onplot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);L1=size(XYT,1);for i=1:L1plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); endL2=size(XYS,1);for i=1:L2plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); alpha=[0:(pi/100):2*pi];X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);endaxis([0,XB,0,YB]);grid onL=length(AllRoad);for i=1:(L-1)RA=AllRoad(i);RB=AllRoad(i+1);xa=DD*floor(RA/LX);ya=DD*(LX-mod(RA,LX));xb=DD*floor(RB/LX);yb=DD*(LX-mod(RB,LX));plot([xa,xb],[ya,yb],'.-r','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',4); hold onend%% 路径平滑与长度计算L=length(AllRoad);RXY=zeros(L,2);for i=1:LRA=AllRoad(i);RXY(i,1)=DD*floor(RA/LX);RXY(i,2)=DD*(LX-mod(RA,LX));endAllLen=0;for i=1:(L-1)RA=AllRoad(i);RB=AllRoad(i+1);xa=DD*floor(RA/LX);ya=DD*(LX-mod(RA,LX));xb=DD*floor(RB/LX);yb=DD*(LX-mod(RB,LX));d=sqrt((xa-xb)^2+(ya-yb)^2);AllLen=AllLen+d;enddisp('路径总长度为');disp(AllLen);RRXY=RXY;for i=2:(L-2)RRXY(i,:)=0.3*RXY(i-1,:)+0.4*RXY(i,:)+0.3*RXY(i+1,:);endRRXY(1,:)=0.3*RXY(L-1,:)+0.4*RXY(1,:)+0.3*RXY(2,:);RRXY(L-1,:)=0.3*RXY(L-2,:)+0.4*RXY(L-1,:)+0.3*RXY(1,:);RRXY(L,:)=RRXY(1,:);%% 绘图figurehold onplot([XY0(1,1),XY0(1,1)],[XY0(1,2),XY0(1,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); L1=size(XYT,1);for i=1:L1plot([XYT(i,1),XYT(i,1)],[XYT(i,2),XYT(i,2)],'^k','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8); endL2=size(XYS,1);for i=1:L2plot([XYS(i,1),XYS(i,1)],[XYS(i,2),XYS(i,2)],'ok','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','b','MarkerSize',6); alpha=[0:(pi/100):2*pi];X=XYS(i,1)+SR(i)*cos(alpha);Y=XYS(i,2)+SR(i)*sin(alpha);plot(X,Y,'-b','LineWidth',1);endaxis([0,XB,0,YB]);grid onL=length(AllRoad);for i=1:(L-1)xa=RRXY(i,1);ya=RRXY(i,2);xb=RRXY(i+1,1);yb=RRXY(i+1,2);plot([xa,xb],[ya,yb],'.-r','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k','MarkerSize',4);hold onend。

基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究

基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究基于改进蚁群算法的突发威胁环境下多无人机协同规划航迹研究一、引言无人机技术的飞速发展已经引起了广泛的关注和应用。

无人机在军事领域、物流运输、环境监测等众多领域具有重要的作用。

在实际应用中，无人机常常需要协同工作，以完成更加复杂的任务。

而在突发威胁环境下，如恶劣天气、无线通信干扰等情况，无人机的航迹规划面临诸多挑战，需要采取相应的措施来保证任务的完成。

本文将探讨基于改进蚁群算法的多无人机协同规划航迹的研究。

二、无人机协同规划航迹的挑战在突发威胁环境下，多无人机协同规划航迹面临以下挑战： 1. 动态障碍物：突发威胁环境下，障碍物的移动可能会带来严重的危险。

无人机需要实时感知并规避这些障碍物，以确保安全。

2. 通信干扰：无线通信受到干扰可能导致无人机之间的信息传递失败，从而使协同规划航迹变得困难。

3. 资源分配：多无人机协同规划航迹需要进行任务分配和资源优化，以使各个无人机能够达到最佳状态。

4. 算法效率：无人机通常需要在有限的时间内做出决策，因此协同规划航迹的算法需要具备高效性。

三、改进蚁群算法蚁群算法是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的启发式寻优算法，具有全局搜索能力和自适应性的特点。

然而，传统蚁群算法对于复杂问题的收敛速度较慢，容易陷入局部最优解。

因此，针对无人机协同规划航迹问题，本文提出了一种改进蚁群算法。

改进蚁群算法结合了遗传算法和模拟退火算法的思想，以加快收敛速度并增强全局搜索能力。

具体来说，改进蚁群算法的步骤如下：1. 初始化蚁群，设置初始信息素浓度。

2. 每一只蚂蚁根据信息素浓度和启发函数选择下一步动作。

3. 更新信息素浓度，增强路径的信息量。

4. 迭代上述步骤，直到满足终止条件。

改进蚁群算法通过引入遗传算法的交叉和变异操作，增加了蚁群算法的多样性，避免陷入局部最优解。

同时，模拟退火算法的思想也有助于跳出局部最优解，进一步提高算法的搜索能力。

基于改进蚁群算法的机器人轨迹规划

冲，引入带方向信息的全局启发因子来提高最优
路径的搜索效率，并利用蚂蚁的死亡机制和惩罚函数来避免遇到陷阱时形成的路径死锁情况。测试结果表明，改进后的蚁群算法收敛速度更快，能够在较短时间内规划出满足条件的最优路径。关键词：机器人：轨迹规划：蚁群算法：多目标优化
过程中实时速度调整的需要，设计了一种由轨迹插补算法计算实时的关节角度变化来生成关节空间轨迹的方法【，此方法计算简单，实时性较好。但由于关节３】空间和任务空间的强非线性，使得在实际应用中难以达到较高的精度，只能用在一些对精度要求不是很高的场合。任务空间由于结构复杂，轨迹规划问题多采用神经网络、遗传算法等的智能算法来解决，但众多的约束条件使得算法的复杂度大大增加。也有学者采
ｒｌｔｅｙｓｏｔｒｏｆｉｅｔｅｔｅｃｎｉｉｎ．ｅａｉｌｈｒｉｄｏｍｏｍｅｏｄｔｓｖｐｅｔｈｔｏ
Ｋｅｗｏｄ：ｏｏ；ｒｅｔｒｌｎｇａｔｏｏｙａｏｉｍ；ｕｔｏｊｃｉｐｉｚｔｎｙｒｓｒｂｔｔｊｃｙｐｎｉ；ｎｌｇｒｈｍｌ—ｂｅｔｅｔａｏａｏａｎｃｎｌｔｉｖｏｍｉｉ
ＲｏｏｒｊｅｏｙＰａｎｎａｅｎＩｒｖｄＡｎｌｎｇｒｈｂｔａｅｔｒｌｎｉｇＢｓｄｏＴｍｐｏｅｔｏｙｏｉｍＣｏＡｌｔ
ＷＡＮＧａ，ＸｉｎＹＡＮＧｏＬｉｎＧｕ — ａｇ
（ｉｇａｉｅｓｙＣｏＪａｎｎＵｎｖｒｉ，ｍｍｕｉａｉｎａｄＣｎｒｌｎｉｅｒｇＣｏｌｅＷｕｉ，ｈｎ）ｎｔｎｃｔｎｏｔｇｎｅｉｌｇ，ｘ１１ＣｉａｏｏＥｎｅ２４２

基于改进蚁群算法的UUV三维路径规划方法

基于改进蚁群算法的UUV三维路径规划方法
温志文;蔡卫军;杨春武
【期刊名称】《鱼雷技术》
【年(卷),期】2016(024)002
【摘要】路径规划是水下无人航行器(UUV)研究领域的重要课题之一.针对已有蚁群算法在采用加权和法处理多个目标同时优化的路径规划问题时出现加权系数取值不确定性、目标函数偏离理想值、算法运行效率较低等问题,以及为了避免蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部最优,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法.该方法基于Pareto非劣最优解集的思想对多个目标进行优化组合,同时加入了趋向位置目标的吸引策略,有效克服了上述缺陷.3D环境下的仿真试验证明了该方法的有效性和可行性.
【总页数】6页(P120-125)
【作者】温志文;蔡卫军;杨春武
【作者单位】中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077;水下信息与控制国家重点实验室,陕西西安,710077;中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077;中国船舶重工集团公司第705研究所,陕西西安,710077
【正文语种】中文
【中图分类】TJ630.33
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