摘要
为克服传统水滴算法路径规划航程代价大、计算时间长的缺陷,提出一种改进的智能水滴优化算法,用于多无人机的动态路径规划.在网格化地图上,根据计算步长和航向偏角确定待选航路点集合,在集合内选择下一航路点的概率计算中引入启发项,并结合多步预测方法判断碰撞危险.下一航路点选取灵活,无需限定于当前所处网格的相邻网格中心或边线上,减少了土壤含量信息的数据更新量,且实现对危险的提前预判,并进行了仿真计算.仿真结果表明,相比传统水滴算法、基于泰森多边形的蚁群算法和基于网格地图的蚁群算法,优化后的水滴算法规划的路径缩短了 3.2%、14.4%和 4.9%,算法的运行时间缩短了 52.9%、35.1%和 47.6%.可见,基于优化水滴算法的多无人机动态路径规划方法具有较高的可行性和有效性.
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