摘要
随着科学技术的不断发展，无人机在军用领域和民用领域都发展迅速。无人机路径规划是无人机协同控制的核心，而单无人机难以独立完成日益复杂的任务，因此研究多无人机协同路径规划具有非常重要的意义。 首先，本文概述了无人机路径规划相关理论，给出了单无人机和多无人机协同路径规划的一种形式化的描述方法，并介绍了无人机路径规划的约束条件、环境建模方法以及几种常用的路径规划方法。 其次，本文介绍了蚁群算法和群居蜘蛛优化算法的基本原理和算法流程，针对经典蚁群算法在无人机航迹规划问题中存在的缺点，提出了两种改进方法。第一种改进方法是在蚁群算法中加入引导因子，加强了蚂蚁搜索活动的目的性，使算法可以更快的找到可行解。第二种改进方法将群居蜘蛛优化算法融合到传统蚁群算法中，给出了蚁群算法中一种新的更新信息素的方法。最后给出了改进算法的具体步骤和流程示意图，并进行了仿真实验，实验结果表明改进蚁群算法可以在一定程度上解决传统蚁群算法搜索时间长，收敛速度慢的问题。 最后，本文介绍了Dubins曲线和回旋曲线，并采用回旋曲线作为本文的路径平滑。给出了多无人机协同路径规划问题的描述，提出了路径长度相同的协同准则，设计出了一套“环境建模-初始路径规划-路径平滑-协同规划”的路径规划方法。首先通过研究的改进蚁群算法得到初始路径，然后通过回旋曲线进行路径平滑，得到可飞行的路径。判断按规划的路径飞行同组的无人机是否会相撞，提出了改变曲率和中间航点算法两种方法来解决碰撞问题，由于协同准则需要路径长度相同，本文给出了一种新的调整路径长度方法。最后进行了模拟仿真实验。
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