基于改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法技术

本发明专利技术提供一种基于改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法，所述方法包括以下步骤：通过扫描线的方式生成植保无人机的作业路径端点集，根路径生成算法里的约束条件，删去多余的作业路径端点，相邻的作业路径端点依次两两配组成植保无人机的作业路径集，在内对植保无人机的航向遍历寻优，选择作业路径个数最少作业路径集；通过改进蚁群算法对作业路径进行排序并选择合适的位置返航补给。本发明专利技术能够快速选取最佳路径，有效提高植保无人机的工作效率。保无人机的工作效率。保无人机的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
基于改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法


[0001]本专利技术涉及路径规划领域，具体涉及一种基于改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法。

技术介绍

[0002]多旋翼植保无人机与传统植保机械相比具有效率高、成本低、地形适应性强、操作灵活等优点，得到广泛应用。传统的路径规划方法有人工势场法、Dijstra算法等。随着障碍物增多，问题规模复杂度不断增加，传统算法存在一定局限性，因此一些仿生智能优化算法应运而生，如蚁群算法、粒子群算法、萤火虫算法等。
[0003]植保无人机再进行喷施作业时作业区域面积较大，需多次更换电池和补给物料才能完成一次作业任务，一般植保无人机喷施的路线为牛耕往复法，其路线图为图4所示。植保无人机在喷施作业中很有可能电池的续航时间不足，这无可避免的会涉及到植保无人机的返航补给的问题。
[0004]蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的模拟优化算法，适用于处理旅行商问题，能够以转移路径最短为目标，得出较优的节点排序。其基本思路为：蚁群分批次出发，每只蚂蚁选择一条遍历各节点的路线，并在路线上留下信息素，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)用一组间距为植保无人机作业宽幅的扫描线旋转后与作业区域边界相交，交点为作业路径端点；步骤2)删去不符合约束条件的作业路径端点，相邻的作业路径端点依次两两配对，每一对交点之间的连线为植保无人机的作业路径；步骤3)在内对植保无人机的航向遍历寻优，重复步骤1)和步骤2)，选择作业路径个数最少的作为最终的植保无人机作业路径集；步骤4)蚁群算法参数初始化和设定植保无人机的补给点(即起点和终点)；步骤5)随机选取一条植保无人机作业路径起点，判断剩余电量是否能够飞至作业路径终点后仍能返航至补给点，若能够飞到作业路径终点，则作业至终点后转至步骤6)；反之则计算出作业路径中返航点的位置，植保无人机返航补给后再重复步骤5)；步骤6)判断是否完成所有作业路径，若没完成则根据转移概率公式选择选择下一条作业路径起点，然后再判断剩余电量能否飞至下一条作业路径起点后仍能返航至补给点，若能够飞至返航点，则转至步骤5)；反之则再当前作业路径终点处返航补给，然后再转至步骤5)；若已完成所有作业路径，则转至步骤7)；步骤7)更新信息素，每次迭代完成，若此时迭代次数小于最大迭代次数，则通过作业路径端点之间、作业路径端点到作业路径和作业路径之间3个的信息素增量矩阵来计算路径上的信息素浓度，若迭代次数大于最大迭代次数，则输出最终作业路径排序优化结果。2.根据权利要求1所述的改进蚁群算法的多架次作业植保无人机路径规划方法，其特征在于，步骤2)中，扫描线与...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐止政，于全友，段纳，程义，
申请(专利权)人：江苏师范大学，
类型：发明
国别省市：