【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种无人机路径规划方法，尤其涉及一种无人机智能路径规划方法与系统，属于无人机路径规划领域。
技术介绍
1、随着无人机技术的快速发展，其在物流、农业、环境监测和灾害救援等领域的应用日益广泛。在这些应用场景中，规划无人机的飞行路径，特别是在复杂环境中找到最优路径，成为关键技术问题。路径规划的核心目标是确定无人机从起点到目标点的最佳路径，而最短路径问题是其中最常见的需求之一。如何高效地解决最短路径问题，已成为无人机自主导航系统研究的核心内容。
2、传统的路径规划算法，在面对复杂环境或大规模的路径规划问题时，尤其是在解空间较大或路径点较多的情况下，其计算效率和结果质量往往受到限制。为了提高路径规划的效率和优化路径质量，许多研究开始采用智能优化算法，遗传算法作为一种经典的启发式优化算法，已被广泛应用于路径规划问题中。遗传算法的优势在于其能够在复杂的解空间中进行全局搜索，并通过适应度函数不断优化解的质量，适用于各种类型的优化问题，具有较强的适应性和灵活性，尤其在多目标优化和大规模问题中展现出较好的性能。然而，传统遗传算法存...
【技术保护点】
1.一种无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤S2中所述的编码方式具体如下：
3.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤S3中所述的无人机的飞行时间TA具体表示为：
4.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤S4中所述的操作包括：
5.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤S5中所述的局部搜索包括：
6.根据权利要求1所述的无人机智能路径...
【技术特征摘要】
1.一种无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤s2中所述的编码方式具体如下：
3.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤s3中所述的无人机的飞行时间ta具体表示为：
4.根据权利要求1所述的无人机智能路径规划方法与系统，其特征在于，步骤s4中所述的操作包括：
5.根据权利要求1所述的无人机...
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