[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310698163.0
• 申請日: 2023-06-13
• 公開（公告）號: CN116627175A
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫希延;鄭錦宇;紀(jì)元法;伍建輝;付文濤;梁維彬;白楊;賈茜子;李晶晶;李龍;趙松克;符強(qiáng)
• 申請（專利權(quán)）人: 桂林電子科技大學(xué);南寧桂電電子科技研究院有限公司
• 主分類號: G05D1/10
• 分類號: G05D1/10
• 代理公司: 桂林文必達(dá)專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 45134
• 代理人: 白洪

本發(fā)明涉及無人機(jī)路徑規(guī)劃領(lǐng)域，具體來說涉及一種基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法。本發(fā)明提出一種改進(jìn)的蟻群算法。首先，該算法在啟發(fā)函數(shù)中加入A*算法的估價(jià)函數(shù)，同時(shí)引入抗彎折權(quán)重系數(shù)，以減少路徑彎曲次數(shù)以及較大的累積轉(zhuǎn)彎角度；其次，提出利用信息素調(diào)配因子來改進(jìn)信息素的更新規(guī)則，提升算法收斂速度和全局最優(yōu)性；最后，引入回退機(jī)制加信息素濃度懲罰機(jī)制來解決傳統(tǒng)蟻群算法易陷入死鎖問題。仿真結(jié)果表明，在更加復(fù)雜地圖中改進(jìn)的蟻群算法與傳統(tǒng)蟻群算法相比，拐角次數(shù)減少67％，迭代次數(shù)減少75％。改進(jìn)的蟻群算法收斂速度更快、效率更高，對無人機(jī)路徑規(guī)劃更具有現(xiàn)實(shí)的指導(dǎo)意義。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及無人機(jī)路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法。

背景技術(shù)

無人機(jī)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智慧農(nóng)業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)、物流投遞等重要領(lǐng)域，具有廣闊的發(fā)展前景。在無人機(jī)相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，路徑規(guī)劃一直是一個(gè)重要的研究熱點(diǎn)問題。路徑規(guī)劃目的是在一張有各種障礙物的地圖中，快速且精準(zhǔn)地尋找出一條連接起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的路徑，且該路徑能準(zhǔn)確無誤地避開所有的障礙物。依據(jù)路徑規(guī)劃算法的特性，可以把它們區(qū)分為傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法和智能路徑規(guī)劃算法。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法有APF算法、Dijkstra算法、A*算法和Bug算法等算法。然而，這類算法存在計(jì)算效率低下、容易陷入局部最小值等問題。當(dāng)搜索地圖擴(kuò)大時(shí)，這些局限性將被放大。智能路徑規(guī)劃算法包括神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法和蟻群算法等算法，這類算法最大的特性是具備特殊的學(xué)習(xí)能力和具有隨機(jī)性，可以應(yīng)對較為復(fù)雜的地圖環(huán)境，并且其解并不是唯一的。

其中，智能算法中的蟻群算法具備較強(qiáng)的地圖動態(tài)搜索能力和較好的魯棒性，在路徑規(guī)劃算法領(lǐng)域中應(yīng)用較為廣泛。但不可否認(rèn)的是傳統(tǒng)的蟻群算法還是有它的局限性，比如收斂速度慢、局部最優(yōu)和易陷入死鎖等問題。在無人機(jī)路徑規(guī)劃領(lǐng)域，很少有研究考慮到因轉(zhuǎn)彎次數(shù)過多和累積轉(zhuǎn)彎角度過大而導(dǎo)致的運(yùn)行耗時(shí)長、耗能增大的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法，旨在解決傳統(tǒng)蟻群算法易陷入死鎖問題，減少無人機(jī)在規(guī)劃時(shí)路徑彎曲次數(shù)以及較大的累積轉(zhuǎn)彎角度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于改進(jìn)蟻群算法的無人機(jī)路徑規(guī)劃方法，包括下列步驟：

步驟1：應(yīng)用柵格法對地圖環(huán)境進(jìn)行建模，設(shè)定好起始點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)的位置；

步驟2：初始化系統(tǒng)并設(shè)置參數(shù)；

步驟3：更新禁忌表；

步驟4：判斷進(jìn)程死鎖；

步驟5：采用輪盤賭策略選擇下一個(gè)柵格；

步驟6：判斷螞蟻是否到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)；

步驟7：更新信息素。

可選的，在初始化系統(tǒng)并設(shè)置參數(shù)的過程中，相應(yīng)參數(shù)包括螞蟻數(shù)量m、信息素激勵(lì)因子α、期望啟發(fā)因子β和信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ。

可選的，更新禁忌表的過程，具體為將螞蟻k(k＝1,2,...,n)放在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)上，并將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)添加到禁忌表中。

可選的，判斷進(jìn)程死鎖具體為判斷螞蟻是否陷入死鎖點(diǎn)，如果陷入死鎖點(diǎn)，則采取回退機(jī)制，并將后退前的節(jié)點(diǎn)納入禁忌表，同時(shí)信息素濃度懲罰機(jī)制將該死鎖點(diǎn)上的信息素濃度清空，然后判斷螞蟻下步柵格是否可行且未到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，若下步柵格可行且未到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，則轉(zhuǎn)至步驟5，否則轉(zhuǎn)至步驟3。

可選的，在采用輪盤賭策略選擇下一個(gè)柵格的過程中，首先通過加入A*算法和將目標(biāo)點(diǎn)納入考慮改進(jìn)啟發(fā)函數(shù)，再選擇下一個(gè)要到達(dá)的柵格。

可選的，判斷螞蟻是否到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)具體為判斷是否每只螞蟻都已到達(dá)，若未到達(dá)，重復(fù)執(zhí)行步驟3，直到蟻群中每只螞蟻都在迭代過程中完成路徑搜索，然后就轉(zhuǎn)至步驟7。

可選的，更新信息素的過程，包括下列步驟：