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。
技术关键词
轨迹联合优化方法
面向电力巡检
杆塔
无人机巡检
无人机路径规划
蚁群算法
轨迹规划算法
多无人机
笛卡尔坐标系
场景
输电线路塔杆
无人机电量
初始聚类中心
均值算法
变量
蚂蚁
搜索算法
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扩展卡尔曼滤波融合
巡检方法
杆塔
巡检图像
实时图像
无人机群体
蚁群算法
协同方法
能量消耗
模糊规则
判断机构
输电线路跳闸
深度神经网络
并行数据总线
判断系统
杆塔
三维点云模型
优化分析方法
优化分析系统
拟合算法