摘要
本申请实施例公开了一种无人机路径规划方法及系统,该方法包括:S1.构建无人机运行的环境模型;S2.设定无人机路径规划的目标函数和约束条件;S3.基于环境模型、目标函数和约束条件,采用蚁群算法,确定出近似最优路径的信息;S4.将近似最优路径的信息,应用于序列二次规划算法中,确定出最优路径。本发明提供的无人机路径规划方法,在蚁群算法的基础上,融合序列二次规划算法(SQP)进行二次优化,解决了传统蚁群算法容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,成功缩短了无人机路径规划的路径长度,减少了迭代次数,实现了更高效、更精确的路径优化,优化后的算法具有较强的适应性和鲁棒性。
技术关键词
序列二次规划算法
静态障碍物
无人机路径规划
Hessian矩阵
蚂蚁
构建无人机
蚁群算法
节点
BFGS算法
拉格朗日
坐标
路径规划系统
指标
变量
模块
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传输设备
启发式信息
深度强化学习
蚂蚁
神经网络模型
旅行路线规划方法
出行轨迹数据
实时路况
偏好特征
兴趣点
无人机路径规划
实景三维模型
数字孪生技术
节点
无人机数字
微环境调控
天敌释放装置
核心算法
湿度调节器
可视化模块