申请/专利权人：电子科技大学成都学院

申请日：2023-09-12

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117784803A

主分类号：G05D1/46

分类号：G05D1/46;G05D109/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明涉及无人机路径规划技术领域，尤其涉及基于全域改进蚁群算法的无人机路径规划方法和系统，方法包：获取无人机飞行过程中的场景地形；对场景地形图进行空间离散化和空间栅格数字化属性赋值，完成场景地形图的空间建模；通过将信息素赋值为零的方式对被围住的栅格中心点进行屏蔽，实现障碍物屏蔽；生成无人机飞行起点与终点之间的引导路径，按照引导路径的指引，在步长范围和障碍物的限制下向着终点出发，探索可行路径，采用自适应信息素更新策略不断更新信息素，最终路径将收敛至最优路。本发明克服了传统的蚁群算法在空间路径规划时穿入障碍物内部、收敛速度慢和无方向性的缺点，整体优化搜索效率提高了40％。

主权项：1.基于全域改进蚁群算法的无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无人机飞行过程中的场景地形图，所述场景地形图中至少包括障碍物图像信息；对场景地形图进行空间离散化和空间栅格数字化属性赋值，完成场景地形图的空间建模；确定被障碍物外轮廓围住的内部栅格中心点，并通过将信息素赋值为零的方式对被围住的栅格中心点进行屏蔽，实现障碍物屏蔽；生成无人机飞行起点与终点之间的引导路径，按照引导路径的指引，在步长范围和障碍物的限制下向着终点出发，探索可行路径，采用自适应信息素更新策略不断更新信息素，最终路径将收敛至最优路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学成都学院 基于全域改进蚁群算法的无人机路径规划方法和系统

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