基于贪婪算法和ACO的无人机测绘路径规划算法

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：为了实现无人机在续航时间内的最大范围的测绘，提出基于改进Dijkstra-蚁群优化算法的路径规划模型，并与基于多元约束Petri网路径规划(MCPN)模型和改进A*算法进行对比。结果显示，改进Dijkstra-蚁群优化算法在测绘点数量为100时的路线覆盖率和任务完成时间分别为92。8％和87。9 min;改进Dijkstra-蚁群优化算法的平均路径长度最短为16。72 km。因此，基于改进Dijkstra-蚁群优化算法的路径规划模型能够实现在续航时间内的最大覆盖，提高测绘效率。

作者：

邱鹤庆

展开 >

作者单位：

厦门亿力吉奥信息科技有限公司,福建厦门 361022

关键词：

无人机测绘贪婪算法 Dijkstra算法蚁群优化路径覆盖

出版年：

2024

DOI：

10.19301/j.cnki.zncs.2024.10.019

智能城市

辽宁省科学技术情报研究所

智能城市

ISSN：2096-1936

年,卷(期)：2024.10(10)