【摘 要】
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为解决常用航迹规划算法在复杂环境下飞行时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,论文提出了一种基于模拟退火的复合粒子群优化算法。通过对复杂环境进行建模,生成融合了地形
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为解决常用航迹规划算法在复杂环境下飞行时收敛速度慢、容易陷入局部最优的问题,论文提出了一种基于模拟退火的复合粒子群优化算法。通过对复杂环境进行建模,生成融合了地形、地物及威胁信息的等效数字地形图,并在该地图上使用该改进算法进行航迹规划。实验结果表明,基于模拟退火的融合粒子群优化算法具有较好的可行性和实时性,能够有效解决复杂环境下无人飞行器航迹规划的空间复杂度、搜索效率等,加快全局收敛速度,保持标准粒子群算法较强的鲁棒性,并能够实时避开障碍和规划出最优或次优的路径。
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