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摘要
为了高效地规划无人机在三维覆盖检测任务的飞行路径，建立了满足覆盖率要求的路径规划模型，可分为两步：第1步确定无人机巡检的视点和视线，第2步计算视点的无碰撞访问序列。首先，从巡检目标的三维点云出发，提出基于K均值聚类生成候选视点的方法，构建候选视点互连的非完全图模型；其次，提出面向排序的混合蚁群算法(sorting-oriented hybrid ant colony algorithm, S-HACO)求取无人机巡检路径，优化目标考虑了路径长度、视点数目、急转弯次数等。仿真实验结果表明，该方法得到的视点数目较偏移法和随机采样法分别减少了96.25%和42.10%,并且S-HACO算法较传统算法相比性能更优，目标函数降低了19.14%,算法的运行时间减少了25.27%,验证了模型的有效性和算法的可行性。
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