摘要
本发明涉及一种基于RRT和专家遗传算法的无人机路径规划方法和系统,包括以下步骤:使用粒子群‑遗传算法进行无人机任务分配;将任务分配问题化简为旅行商问题,使用最优边界值问题求解的最优轨迹来进行计算路径成本;使用粒子群‑遗传算法进行无人机任务分配,通过粒子更新迭代找到最优解;使用基于RRT和专家策略遗传算法求解无人机的规划路径;选取最优适应度的个体并取该个体的路径为最佳路径;使用多无人机路径冲突检测对多架无人机的路径进行分层规划;通过多段轨迹优化方法进行平滑化处理得到最终轨迹。本发明解决了基于传统遗传算法无人机路径规划方法在复杂环境下种群初始化困难的问题,提升无人机路径规划算法的收敛速度和求解最优解能力。
技术关键词
轨迹优化方法
粒子
狼群算法
遗传算法求解
多无人机
RRT算法
迭代算法
无人机集群
节点
策略
无人机路径规划
贪心算法
时序
路径规划系统
地图
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车辆铰接装置
电流控制方法
智能轨道
变阻尼
粒子群优化算法
无人船平台
路径方法
摄像头模块
太阳能电池板模块
无人机模块
流量优化方法
流量预测模型
粒子群优化算法
状态更新方法
区块链智能合约
轴流压气机
因子
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BP神经网络
电流传感器
粒子群算法
非易失性存储介质
规划
参数