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文档简介

本发明公开了一种无人机巡检的路径规划2基于无人机在目标巡检区域中的巡检覆盖率、巡检能量消耗以基于无人机在目标巡检区域中的巡检功率以及巡检时间,结合环境对无人机的影响,基于对目标巡检区域的划分,结合无人机在目标巡检区域的巡检energy为巡检能量消耗,Ti为无人机从轨迹点i_1到轨迹点i对应的轨迹段上的巡4.如权利要求2所述的无人机巡检的路径规划方法,其特征在于,目标函数具体表示3基于目标函数和约束条件,结合两个轨迹点之间的距离,给出当根据当前轨迹点对应的候选点列表,依次确定针对每一条待优化路径,基于随机函数和待优化路径的优化策略根据当前规划路径对应的当前迭代次数,对当前规划路径进行巡检的路径规划。针对每一条待优化路径,基于随机函数和待优化路径的优化策略根据待优化路径的优化策略和优化随机数,对初始规划路径进4路径生成模块,用于基于目标函数和约束条件,采用局部优化策路径规划。5[0003]目前,大多数与巡检无人机轨迹规划相关的研究都针对覆盖路径规划(coverageSalesmanProblem,TSP)3[0006]针对上述现有技术中存在的缺陷,本发明提供了一种无人机巡检的路径规划方6标巡检区域内的巡检效率,Ti为无人机从轨迹点i_1到轨迹点i对应的轨迹段上的巡检时7轨迹点i在y轴上对应的坐标值变化,Zi为从轨迹点i_1到轨迹点i在z轴上对应的坐标值变8人机巡检的路径规划。检的路径规划。[0061](1)通过获取包括巡检设备和障碍物在内的目标巡检区域的三维巡检地图,分析[0062](2)通过对三维巡检地图和约束条件中的参数进行更新,实现目标巡检路径的动9[0065]图2为本发明实施例提供的无人机巡检的路径规划方法中构建目标函数的流程[0066]图3为本发明实施例提供的无人机巡检的路径规划方法中构建约束条件的流程[0067]图4为本发明实施例提供的无人机巡检的路径规划方法中确定初始规划路径的流[0068]图5为本发明实施例提供的无人机巡检的路径规划方法中对初始规划路径进行优是大多数无人机轨迹规划数学模型的目标函数集中在减少包括时间和距离成本在内的轨[0078]如图1所示,本发明提出了一种无人机巡检的路径规划方法,方法的具体步骤如φblade是无人机单个旋翼的面积。飞行速度向量在y方向上的分量,为无人机在轨迹点i的飞行速度向量在z方向上的分量,为在轨迹点i的风速向量在x方向上的分量,在轨迹点i的点i_1到轨迹点i在x轴上对应的坐标值无人机在轨迹点i_1到轨迹点i对应的轨迹轨迹点i在y轴上对应的坐标值变化,Zi为从轨迹点i_1到轨迹点i在z轴上对应的坐标值变[0115]vie「,3E(i-1,i)nvanots=D[0116]其中,E(i_1,i)为轨迹点i和i_1之间的边,Va[0122]在一种具体的实施方式中,通过快速遍历随机树(rapidly_exploringrandomHelsgaun(LKH)启发式算法重新计问题可以描述为,目标巡检区域中存在多个巡检设备并且已知各个巡检设备之[0126]LKH启发式算法基于动态的k_opt操作来逐步优化初始规划路径。确定一个起始0和1之间的随机数,是从初始规划路径中随机选[0159]约束构建模块203,用于基于无人机的巡检速度、巡检时间以及无人机的拍摄限机巡检的路径规划。属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变形在

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