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摘要
为了提高无人机在电力系统输电线路巡检中的时效性和准确性,提出了一种基于引导蚁群优化的路径规划方法。通过测量影响UACV飞行的4个因素(即对方雷达探测、飞行燃料成本、最大射程和高度成本),设计了雷达威胁模型、燃料成本模型、最大范围限制模型和高度代价模型。又通过设置诱导制导,改善了蚂蚁系统在局部搜索中的性能。仿真结果表明,该算法能从根本上提高UACV的飞行任务性能。
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为了提高无人机在电力系统输电线路巡检中的时效性和准确性,提出了一种基于引导蚁群优化的路径规划方法。通过测量影响UACV飞行的4个因素(即对方雷达探测、飞行燃料成本、最大射程和高度成本),设计了雷达威胁模型、燃料成本模型、最大范围限制模型和高度代价模型。又通过设置诱导制导,改善了蚂蚁系统在局部搜索中的性能。仿真结果表明,该算法能从根本上提高UACV的飞行任务性能。
