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申请/专利权人：贵州大学

摘要：本发明提出了一种改进教与学算法的无人机路径规划方法、设备及无人机，包括以下步骤：S1：构建无人机路径规划的目标函数及目标函数的约束条件；S2：优化当前目标函数并获得最优解；S3：若当前循环次数达到设定次数则直接执行S4；否则重复步骤S2，进行下一次循环；将上一次循环步骤S2中得到的最优解作为下一循环的路径点，并根据该最优解更新所有路径，直至循环迭代到无人机的终点；S4：结束，输出最佳路径。提高算法效率，满足复杂多障碍环境下的路径精准性需求。

主权项：1.一种改进教与学算法的无人机路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建无人机路径规划的目标函数及目标函数的约束条件；S1-1：输入任务空间的环境模型，并根据环境模型构建目标函数如下： ， 分别表示无人机的路径长度成本、飞行高度成本、威胁成本和无人机物理约束所造成的损失，系数到是这些成本组成部分到的各自权重，表示无人机的路径的适应度值；S2：优化当前目标函数并获得最优解；S2-1：初始化或更新互动式圆柱矢量教与学算法（ICVTLBO）的参数；S2-2：在柱面坐标系中生成m条初始路径；S2-3：将每个路径转换为笛卡尔坐标；将每个飞行节点的均通过三维圆柱形向量的序列进行表达，则含有n个飞行节点的可行路径表达如下： ，其中，为第个可行路径，为第个可行路径中第一个飞行节点的量级，代表第个可行路径中第一个飞行节点的无人机的飞行仰角，为第个可行路径中第一个飞行节点的无人机的方位角；S2-4：计算当前循环的适应度值；S2-4-1：通过如下公式进行计算当前循环的路径节点： ，其中，为经过迭代后的路径节点，为随机路径节点，是当前最优路径点，表示所有路径节点的平均值，表示影响因子；为0~1之间的随机数，为系数；通过如下公式计算： ，其中，为当前迭代次数，为最大迭代次数；是常数；S2-4-2：计算当前循环的路径节点的适应度值；通过步骤S1中构建的目标函数及目标函数的约束条件进行计算；S2-5：通过增强互动式学习者阶段的数学模型进行计算当前模型下的适应度值；S2-6：将S2-4和S2-5计算的适应度值进行比较，记录适应度值更小的路径，并更新；S3：若当前循环次数达到设定次数则直接执行S4；否则重复步骤S2，进行下一次循环；将上一次循环步骤S2中得到的最优解作为下一循环的路径点，并根据该最优解更新所有路径，直至循环迭代到无人机的终点；S4：结束，输出最佳路径。

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