一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115952935A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202211519955.9(22)申请日2022.11.30(71)申请人淮阴工学院地址223000江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号(72)发明人谢田柯永斌姜程文邹佳明李金胜刘玉祥倪静(74)专利代理机构淮安市科文知识产权事务所32223专利代理师邹文玉(51)Int.Cl.G06Q10/047(2023.01)G06N3/006(2023.01)G05D1/10(2006.01)G01C21/20(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法(57)摘要一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法，包括步骤：S1、构建三维地图模型进行初始化；S2、设置起点、终点及约束条件；S3、基于改进袋獾算法进行初步的路径规划；S4、根据算法得到的散点拟合成光滑曲线形成路径；S5、多次迭代算法，寻找到最优路径并输出，根据最新的全局路径规划，到达目的地。本发明可以提高算法的收敛速度和收敛精度，使其更不易陷入局部最优，能合理地规划出飞行轨迹，使无人机安全地到达目的地。CN115952935ACN115952935A权利要求书1/3页1.一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法，其特征在于：包括步骤：S1、构建三维地图模型进行初始化；S2、设置起点、终点及约束条件；S3、基于改进袋獾算法进行初步的路径规划；改进袋獾优化算法的具体内容包括：在袋獾算法中，对于每个袋獾，它所对应的腐肉位置，是以种群中其他袋獾在空间中的位置来假定的；第i个袋獾的腐肉位置为第m个袋獾的位置，m为1～N中的随机自然数，m与i相反，腐肉的位置用公式(5)表示；ai＝Xm,i＝1,2,…,N,m∈{1,2,…,N,|m≠i}(5)；式中：ai是第i个袋獾所选的腐肉；根据选择的腐肉，通过公式(6)计算袋獾的新位置；在袋獾的运动中，如果腐肉的适应度值较好，袋獾就会靠近腐肉，反之会远离；在计算出袋獾的新位置后，比较适应度值判断新位置是否取代旧位置；式中：是第i个袋獾基于第一种方式的新位置，是它对于第j个变量的值，是它的适应度值，Fai是它所选腐肉的适应度值，r是区间[0,1]内的随机数，C是一个可以是1或2的随机数；袋獾的狩猎行为分为两个阶段；第一阶段，袋獾搜索空间找到猎物并攻击它；第二阶段，袋獾首先接近猎物，然后跟踪猎物并捕食它；S4、根据算法得到的散点拟合成光滑曲线形成路径；S5、多次迭代算法，寻找到最优路径并输出，根据最新的全局路径规划，到达目的地。2.根据权利要求1所述的一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法，其特征在于：步骤3所述的袋獾优化算法是模拟自然界中袋獾的进食行为而提出的一种元启发式算法；当袋獾觅食时，如果腐肉存在，袋獾则以腐肉为食；否则袋獾将寻找猎物，采取狩猎的方式获取食物；袋獾任意选择吃腐肉或者打猎作为自己的进食方式；每次迭代时，袋獾选择这两种方式中的一种进行更新，假设选择其中一种方法的概率为50％。3.根据权利要求1或2所述的一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法，其特征在于：步骤3所述第一个阶段的运动过程类似于吃腐肉的过程，假设第i个袋獾的猎物位置为第m个袋獾的位置，m为1～N中的随机自然数，m与i相反；bi＝Xm,i＝1,2,…,N,m∈{1,2,…,N,|m≠i}(8)；式中：bi是第i个袋獾所选的猎物；根据选择的猎物，通过公式(9)计算袋獾的新位置；在袋獾的运动中，如果腐肉的适应度值较好，袋獾就会靠近腐肉，反之会远离；在计算出袋獾的新位置后，比较适应度值判断新位置是否取代旧位置；2CN115952935A权利要求书2/3页式中：是第i个袋獾基于第二种方式的新位置，是它对于第j个变量的值，是它的适应度值，Fbi是它所选猎物的适应度值。4.根据权利要求3所述的一种基于改进袋獾优化算法的无人机路径规划方法，其特征在于：步骤3所述的第二阶段，以袋獾的位置为中心，领域的半径就是袋獾跟踪猎物的范围，半径可以用公式(11)计算；通过余弦自适应权重策略，可以有效提高粒子在全局和局部的搜索效率；根据在这个范围内的跟踪过程，由公式(13)计算出袋獾的新位置，最后比较适应度值判断新位置是否取代旧位置；式中：R是攻击范围半径，t是当前迭代次数，T是最大迭代次数，是第i个袋獾在Xi附近的新位置，是第j个变量的值，是其适应度值；将limit阈值设置为10；若某个袋獾在经历了10次迭代后仍未找到邻近更优的猎物，此时考虑已经陷入局部最优，则采用较大步长的方式随机生成新的猎物位置；位置公式如下：式中：是第i个袋獾在Xi附近的新位置，map(j)是地形范围。5.根据