基于天牛须搜索的无人机路径规划算法的鲁棒性分析

• 作者: 周冠丞 王雷 陈德潮 陈泽钰 陈薇
• 来源期刊: 浙江理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 航空航天
• 关键词: 天牛须搜索 无人机 路径规划 障碍物躲避 优化算法 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 电子与信息技术
• 页码范围: 542-548
• 页数: 7页
• 分类号: V279|V249.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3851(n).2020.04.016

摘要

为考察无人机(Unmanned aerial vehicles,UAVs)在飞行过程内、外部环境干扰对基于天牛须搜索(Beetle antennae search,BAS)算法的无人机路径规划算法,即OABAS (Obstacle avoidance beetle antennae search)算法的影响,采用抗噪分析模拟的方法对OABAS算法进行鲁棒性分析.首先构建了噪声干扰下无人机的运动场景,包括静态障碍物场景和动态障碍物场景;然后通过对场景中的路径参数添加高斯白噪声,模拟了无人机飞行过程中的定位干扰;最后在不同种类的地图上对OABAS算法进行模拟实验,包括二维平面上规则和不规则的障碍物以及真实三维地图,通过对比添加噪声干扰前后代价函数值的收敛情况,分析了该算法在受到噪声干扰下的鲁棒性,以分析天牛须搜索的无人机路径规划算法的性能.结果 表明:OABAS算法具有较强鲁棒性,在添加噪声前后进行路径规划均有较好的表现.