面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法

论文摘要

面向无人机在线/离线航迹规划应用,针对传统乌贼算法的长时搜索局域化及精度变差问题,提出了一种联合修正的自适应乌贼路径搜索算法.首先,提出联合混沌扰动与变异学习的混合调节机制来扩充乌贼搜索深度,以提高搜索精度;然后,引入自适应权重机制来减小乌贼搜索范围,以提高搜索效率;同时引入适应度自动筛选机制来改善乌贼种群多样性,以防止陷入局部最优.通过6个基准函数测试验证了所提算法的有效性与先进性,最后对所提算法进行不同场景下的航迹规划仿真验证.针对离线航迹规划,所提算法规划航迹成功率高达100%,规划航迹最接近全局最优,其航程均值相比传统乌贼算法可缩减7.3 units,比粒子群算法缩减可达28.3 units.仿真结果表明:所提算法全局规划性能和搜索精度显著增强,同时随着场景复杂度的提高,其航迹优化效果更加显著;针对在线航迹规划,首先将全局路径规划问题转化为若干个航迹分段的规划,然后引入启发式方法确定分段节点.仿真结果显示所提算法满足实时性要求,规划航迹精度高,进一步验证了所提算法的有效性.

论文目录

1 基于乌贼算法的无人机航迹规划

1.1 乌贼算法的仿生原理

1.2 航迹代价函数

1.3 面向无人机航迹规划的乌贼算法实现

1)对于G（1）组中的细胞,其反射和可见性两个过程表示如下:

2)对于G（2）组中的细胞,其反射和可见性两个过程表示如下:

3)对于G（3）组中的细胞,其反射过程用式（7）表示,可见性过程表示如下

4)对于G（4）组中的细胞,在搜索范围内随机寻找新解,即

2 联合修正的自适应乌贼算法

2.1 利用混沌扰动的增强搜索

1)利用下式生成混沌变量XT[19]:

2)利用下式生成混沌扰动量Xnew[19]:

3)利用下式进行混沌扰动:

2.2 利用变异学习的增强搜索

2.3 迭代进程加权的增强搜索

2.4 自适应权重的增强搜索

3 面向航迹规划的联合修正自适应乌贼算法实现

4 典型基准函数的寻优测试

5 离线航迹规划仿真

6 在线航迹规划仿真

6.1 修正的航迹代价函数

6.2 航迹分段节点的选取

6.3 仿真结果及分析

7 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 钱洲元,雷明

关键词: 在线,离线航迹规划,自适应乌贼算法,扰动与变异,自适应权重,混沌搜索

来源: 哈尔滨工业大学学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 上海交通大学航空航天学院

基金: 国家自然科学基金(61271317),航天支撑技术基金(15GFZ-JJ02-07)

分类号: V279;V249;TP18

页码: 37-46

总页数: 10

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面向无人机航迹规划的自适应乌贼算法

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