CN119472769A 一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法 （贵州大学）_第1页
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一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规公开了一种固定翼无人机复杂山地中三维航路提高了算法区域性开拓和全域搜索能力以及收基本蜣螂优化算法在8种基准测试函数上的算法现有无人机航路规划方法存在全局搜索能力不2S500：通过黄金正弦算法更新所有蜣螂的位置，2.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法，其特征在3.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法，其特征在式中，Re(0,27)是在下一次迭代中确定个体移动距离的随机数，R,e(,2n)是决定运动4.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法，其特征在3j5.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法，其特征在式中*(r)为个体在第次迭代中的最优位置，"tr)为第次6.根据权利要求1所述的一种固定翼无人机复杂山地中三维航路规划方法，其特征在45划效率。一种基于遗传算法的植保无人机航路规划方法，该方法通过将作业航路和调度航路转化为虚拟节点或弧段，构建超级网络，并验证了其在农药喷洒多地块航路规划中的可算法的最优性和实时性。尽管这些算法在一定程度上改善了航路规划效果，但全局搜索能力不足和收敛速度较慢仍是现有航路规划算法存在的普遍问题。6力以及收敛性能。通过对比本方案改进的多策略蜣螂优化算法与基本的蜣螂优化算法在8[0009]原有的蜣螂算法即DBO算法通过随机初始化种群位置启动，但由于个体位置分布[0011]式中，Re(0,27)是在下一次迭代中确定个体移动距离的随机数，R7i"t)为第次迭代中的最优位置在高斯一柯西混合扰动后的位置，Gauss(o)为高斯变异算子，的自适应高斯柯西混合变异策略有助于在全局探索与局部开发之间实89沌映射生成混沌变量值，然后通过线性变换将其映射回基本的蜣螂算法的初始空间；[0043]式中，Re(0,27)是在下一次迭代中确定个体移动距离的随机数，Ri"t)为第次迭代中的最优位置在高斯一柯西混合扰动后的位置，Gauss(o)为高斯变异算子，案改进的多策略蜣螂优化算法即MBDO算法。本方案的MBDO算法通过Bernoulli混沌映射策[0053]分别以无约束条件的目标函数和加入安全转弯半径和俯仰角约束条件的目标函为了验证改进算法的鲁棒性和有效性，本实验在三种复杂程度不同的山地环境为验证同时引入四种策略在改进MDBO算法中的必要性，设计了一系列消融实验。如表5所示，DBO算法中加入Bernoulli混沌映射、黄金正弦、动态自适应权重策略的记为[0068]在三个复杂程度不同的山地环境中，利用MATLAB对MDBO与DBO123、DBO124和

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