基于蚁群算法与MAKLINK图的二维航迹规划

文档摘要：在环境及自身约束条件下,规划一条安全可行的航迹,是实现无人机自主化飞行的关键技术之一.为此,提出了MAKLINK图、Dijkstra、蚁群算法(ACO)相结合的规划模型.首先,以无人机自身、环境的约束条件为基础,建立综合评价指标;其次,建立二维飞行区域的MAKLINK图模型,使用Dijkstra算法规划出3条航迹作为ACO算法的初始解;最后,使用ACO算法对初始解的航迹点进行优化,以得到全局最优航迹.仿真实验表明,提出的方法能够规划出安全、可行的航迹;同时,该方法在多障碍物的环境下依旧有效.

作者：叶杨飞  陈国泉  朱莉凯  张坚Author：
作者单位：江苏航空职业技术学院航空工程学院,江苏镇江212134
刊名：电脑编程技巧与维护
Journal：ComputerProgrammingSkills&Maintenance
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：
关键词：无人机  航迹  蚁群算法  MAKLINK图  Dijkstra算法  
机标分类号：V279TP391.9TP273
在线出版日期：2024年7月2日
基金项目：高校哲学社会科学研究一般项目，江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金项目基于蚁群算法与MAKLINK图的二维航迹规划[
期刊论文]  电脑编程技巧与维护--2024, (6)叶杨飞  陈国泉  朱莉凯  张坚在环境及自身约束条件下,规划一条安全可行的航迹,是实现无人机自主化飞行的关键技术之一.为此,提出了MAKLINK图、Dijkstra、蚁群算法(ACO)相结合的规划模型.首先,以无人机自身、环境的约束条件为基础,建立综合评价指标;其...参考文献和引证文献
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2024-10-4 00:54 上传 基于蚁群算法与MAKLINK图的二维航迹规划.pdf

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