摘要
随着我国经济持续发展和城镇居民对电力的需求日益剧增，电力设备的分布范围也随之不断扩大，效率低下的传统人工巡检已经不能满足需求。无人机巡检作为一种创新的、高效的和安全的技术手段，逐渐在能源、交通、环境多个领域受到广泛的关注和应用。目前，主要的电力巡检维护工作还是依靠传统人力的方式，由巡检维护人员来完成，为了减少人力资源和时间成本，实现无人机自主巡检，本文以无人机在复杂山区地形环境下的定点电力设备巡检任务为背景，对巡检空间环境信息已知的全局航迹和发生突发威胁的局部航迹进行规划和研究，最后，通过仿真实验进行分析和对比。文章主要内容如下： （1）通过分析电力巡检的任务需求，确定电力巡检任务为复杂山区地形下电力设备所处点的巡检。结合巡检电力设备的范围，对巡检区域的空间环境建立高程数学模型，然后根据无人机的硬件性能进行条件限制约束，并设计航迹代价函数和航迹平滑处理。最后，通过分层思想的策略对电力巡检航迹规划整体步骤流程进行设计。 （2）改进粒子群算法的无人机全局航迹规划。首先对传统的粒子群优化算法模型原理和各种改进策略进行阐述，针对传统粒子群算法存在的缺陷，采用动态重组的方式，对粒子整体种群进行划分，提出了一种改进粒子群优化算法。基于不同子种群粒子的特点，应用三种对应的策略更新粒子，分别是莱维飞行、高斯变异和正弦、余弦函数三种策略；通过加入适应度值的竞争进行粒子排序，子种群的新一代粒子根据不同排序被分别更新进各自对应的子种群，通过算法中各自子种群的粒子更新公式，实现整个种群的粒子更新。最后对改进算法进行分析和测试，并将改进算法应用于无人机全局航迹，实验结果表明，改进算法的可行性，有效解决了算法陷入局部最优解的问题。 （3）最后针对突发未知状况的无人机局部航迹规划进行研究。首先对经典的人工势场法函数模型和原理模型进行了阐述；然后通过改进引力场函数和加入牵引力，解决局部最小值问题；在斥力场函数中引入无人机和目标点的距离因子，解决目标不可达的问题；在改进的斥力场中引入相对速度因子，以解决当存在动态障碍物避障能力不足的问题。在二维中的仿真实验结果，验证了改进人工势场法的优化效果，提高了算法的寻优性能；最后在第三章全局航迹规划结果的基础上，应用改进算法进行避障实验，验证了改进算法在三维环境的适用性。
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