复杂环境下无人机全覆盖路径规划混合算法研究.pdf

33 1 Vol. 33 No. 1
第 卷 第 期 杂环境进行验证。韩忠华等[10]通过降维方式提高规
辅助避障力的方法，解决人工势场法易陷入局部极 划效率，降低模型的复杂度，并采用局部动态搜索
小值的问题，但当环境变化时需要重新对参数进行 策略改善规划过程中的随机性。陶德臣等[11]利用图
整定，未从根本上解决其存在的缺点[4]。以上方法 论学理论对牛耕往复式全覆盖算法进行改进，在不
主要采用单一算法并进行特定的改进，虽能克服传 规则农田环境下实现全局航线规划，但其实现复
统算法的一些缺点，但普适性较差。为此，复杂环 杂，难以在线进行。潘楠等[12]提出基于差分进化算
境下的无人机路径规划研究逐渐向混合算法方向发 法（DE）优化的生命周期群搜索（LSO）算法，在模
展。周克帅等[5]采用全局+局部相结合的方式，实 拟仓库环境飞行中延长了飞行路线，提高了无人机
现动态环境下无碰撞路径规划。付兴武等[6]利用天 的工作效率。孙静等[13]提出分层规划方法，将 PSO
收稿日期：2021-09-01
基金项目：广西重点研发计划项目（桂科AB17292053）资助
作者简介：黄迎港，在读硕士研究生
*通信作者：罗文广，工学硕士，教授，研究方向：智能控制及应用、汽车电子控制技术，E-mail：******@ 33
广 西 科 技 大 学 学 报 第 卷
与稀疏 A-star 算法结合，解决了复杂环境下规划航 1）位置函数
线的无碰撞要求。唐俊[14]采用分层拓展的思想对三 对栅格进行赋值可以达到区分不同栅格的目
维环境进行建模，应用多层拓展 A-star 算法实现快 的。设位置函数为X，如式（1）：
速航迹规划，提高了三维路径规划的速度并可有效 ì1; 该栅格未覆盖
ï
避开障碍物。唐博文等[15]采用事件触发方式，简