基于蚁群算法的一种无人机二维航迹规划方法研究

杨雅宁+蔺勇

摘要：蚁群算法是一种启发式搜索算法，具有全局搜索、强鲁棒性、并行性等特点，近年来在无人机航迹规划领域中的研究与应用十分广泛。本文针对中小型民用无人机的使用背景、模式和使用环境，引入对应的航迹约束条件，基于蚁群算法提出了一种新的无人机二维航迹规划方法，并进行了仿真验证。实验结果表明，该方法能够有效的规划出满足飞行要求的最优航迹路径。

关键词：无人机；航迹规划；蚁群算法

中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）28-0189-03

近几年，随着国内无人机产业的迅猛发展，无人机在民用领域得到了广泛应用，主要用于执行监控安防、测绘勘察、农情监测、新闻采集、电影制作、灾害救援、电力巡线等任务，占据了无人机市场98%的销售额。航迹规划[1]技术是无人机飞行和任务控制系统的重要组成部分，也是实现无人机智能控制的关键技术之一，它是指在特定约束环境下，寻找满足无人机机动性能及作业环境信息限制的，从起飞点到任务点，再回着陆点的最优飞行轨迹。因此，无人机航迹规划问题可以转化为带有特定约束条件的TSP最优路径求解问题。蚁群算法是启发式搜索算法的一种，自1992年由M. Dorigo等提出以来，基于其全局搜索、并行式分布计算、鲁棒性强、易于其他算法结合等优点，被广泛应用于求解TSP问题。经过多年的研究与发展，呈现出了众多的蚁群算法的改进版本，为解决高难度复杂优化问题提供了高效的手段，在无人机航迹规划领域也得到了广泛的研究与应用[3]。……