针对复杂环境下四旋翼无人机三维航迹规划问题,提出了一种改进的事件触发灰狼优化算法(event triggered grey wolf optimization,ETGWO)。引入球面矢量刻画飞行路径的生成,通过减少搜索空间提升搜索能力;设计自适应权重动态调整飞行航...针对复杂环境下四旋翼无人机三维航迹规划问题,提出了一种改进的事件触发灰狼优化算法(event triggered grey wolf optimization,ETGWO)。引入球面矢量刻画飞行路径的生成,通过减少搜索空间提升搜索能力;设计自适应权重动态调整飞行航迹成本适应度函数,以提高航迹规划效率和准确性;在灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)基础上,选择使用改进的非线性收敛因子,提升算法的鲁棒性;为了更好地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,通过引入基于事件触发机制的灰狼个体位置更新速度来改进GWO算法的位置更新策略。仿真对比实验表明,所提出ETGWO算法在四旋翼无人机(quadrotor unmanned aerial vehicles,QUAV)飞行航迹规划方面具有更优越的性能。展开更多
文摘针对复杂环境下四旋翼无人机三维航迹规划问题,提出了一种改进的事件触发灰狼优化算法(event triggered grey wolf optimization,ETGWO)。引入球面矢量刻画飞行路径的生成,通过减少搜索空间提升搜索能力;设计自适应权重动态调整飞行航迹成本适应度函数,以提高航迹规划效率和准确性;在灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)基础上,选择使用改进的非线性收敛因子,提升算法的鲁棒性;为了更好地平衡算法的全局搜索和局部搜索能力,通过引入基于事件触发机制的灰狼个体位置更新速度来改进GWO算法的位置更新策略。仿真对比实验表明,所提出ETGWO算法在四旋翼无人机(quadrotor unmanned aerial vehicles,QUAV)飞行航迹规划方面具有更优越的性能。
