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申请/专利权人：无锡广盈集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于智能优化算法的无人机路径规划优化方法，属于三维路径规划领域，包括：S1、通过无人机发射激光并测量反射时间，获取高精度三维点云数据，生成无人机巡检的三维地图；S2、设定无人机起始点位置三维坐标，记为起始坐标；设定需要进行拍摄的目标位置的三维坐标，记为终点坐标，以及设置三维地图中障碍物的坐标；S3、建立路径优化模型，所述路径优化模型基于三维地图和起始坐标与障碍物坐标；S4、对深度睡眠优化算法的唤醒阈值改进；融合混淆扰动策略，结合改进的唤醒阈值对深度睡眠优化算法的位置更新数学模型改进；S5、利用改进的深度睡眠优化算法在路径优化数学模型中生成起始点位至结束点位的优化路径。
主权项：1.一种基于智能优化算法的无人机路径规划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过无人机发射激光并测量反射时间，获取高精度三维点云数据，生成无人机巡检的三维地图；S2、设定无人机起始点位置三维坐标，记为起始坐标；设定需要进行拍摄的目标位置的三维坐标，记为终点坐标，以及设置三维地图中障碍物的坐标；S3、建立路径优化模型，所述路径优化模型基于步骤S1和S2的三维地图和起始坐标与障碍物坐标；S4、对标准深度睡眠优化算法改进，具体步骤为：S41、对深度睡眠优化算法的唤醒阈值μt改进，根据当前迭代第i个体适应度和全局最小适应度之间的关系调整唤醒阈值；S42、建立混淆扰动策略，结合改进的唤醒阈值对深度睡眠优化算法的位置更新数学模型改进；改进后的位置更新数学模型为： 式3中，μq，it为自适应唤醒阈值，Xit+1为第t+1次迭代的第i个个体的位置，Xbestt-1为第t-1次迭代的全局最佳个体位置，r为0到1内的均匀随机数，ub为个体位置上界值，lb为个体位置下界值，T为最大迭代次数，Hit为改进后的压力值；其中，混淆扰动策略通过引入随机扰动和重组已有解来实现，数学模型为： 式4中，Hmaxt为第t次迭代的自适应唤醒阈值的最大值，Hmint为第t次迭代的自适应唤醒阈值的最小值；S5、利用改进的深度睡眠优化算法在所述S3的路径优化模型中生成起始点位至结束点位的优化路径。
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权利要求：
百度查询： 无锡广盈集团有限公司 一种基于智能优化算法的无人机路径规划优化方法
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