基于TSACO及动态避障策略的无人机路径规划
UAV path planning based on TSACO and dynamic obstacle avoidance strategy
东华大学 信息科学与技术学院, 上海 201620
摘要
为了提高无人机路径规划中的避障效率,首先针对全局规划,提出一种改进蚁群算法TSACO(turning-sensitive ant colony optimization)。该算法利用A*算法进行非均匀分配初始信息素,通过在概率函数中引入转向启发函数,以及采用精英蚂蚁系统等方法,来提高算法的收敛速度,减少路径的转角次数。其次,针对局部规划提出一种改进速度障碍算法,加入了无人机动力学方程,考虑障碍物自适应碰撞半径和紧急碰撞锥,以及最优速度选择法等,来改善无人机局部避障的实时性与安全性。仿真实验表明,该算法相较于其他算法,在路径长度、转向次数及动态避障等方面,均具有更好的有效性。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.01.0028
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第10期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3015-3020
文章编号: 1001-3695(2024)10-019-3015-06
发布历史
[2024-04-18] 优先出版
[2024-10-05] 印刷出版
引用本文
江南, 徐海芹, 邢浩翔. 基于TSACO及动态避障策略的无人机路径规划 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (10): 3015-3020. (Jiang Nan, Xu Haiqin, Xing Haoxiang. UAV path planning based on TSACO and dynamic obstacle avoidance strategy [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (10): 3015-3020. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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