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摘要：本发明公开了一种面向电力巡检场景的无人机机巢部署及飞行轨迹联合优化方法，旨在通过联合优化筑巢和无人机路径，同时满足无人机飞行时间最长的约束条件，从而最大限度地降低筑巢成本和总巡检时间，首先将问题分解为巢穴部署子问题和无人机路径规划子问题，然后提出联合优化方案，包括用于机巢部署的麻雀搜索K‑均值算法和用于无人机路径规划的自适应信息素浓度蚁群算法，为了简单验证本发明所生成的无人机机巢部署和无人机轨迹方案的可用性，将生成的方案可视化以查看最终效果。
主权项：1.面向电力巡检场景的无人机机巢部署及飞行轨迹联合优化方法,其特征在于，包括以下步骤：S1，建立无人机巡检场景模型；S2，设置无人机巡检过程的约束条件；S3，根据优化目标完成数学建模；S4，设计多无人机机巢部署及飞行轨迹规划算法；S5，生成可视化的机巢部署及飞行轨迹规划方案；S6，评估所提出算法性能。
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百度查询： 三峡大学 一种面向电力巡检场景的无人机机巢部署及飞行轨迹联合优化方法
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