江西农业大学Shao, Peng：利用结合突变和二次插值算子的人工大猩猩部队优化器进行三维无人机路径规划
论论资讯 ｜ 2024-04-27 ｜
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ISA Transactions
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Three-dimensional unmanned aerial vehicle path planning utilizing artificial gorilla troops optimizer incorporating combined mutation and quadratic interpolation operators
Ye Chen; Shao Peng; Zhang Shaoping; Wang Wentao
Published：2024-04-15
DOI：10.1016/j.isatra.2024.04.010
研究背景
随着无人机技术的飞速发展，人们对于如何在复杂环境下规划无人机飞行路径提出了更高的要求。然而，在实际地形和动态障碍物的情况下，3D无人机路径规划问题的复杂性大大增加，这也成为当前研究领域的一个挑战点。
研究内容
最近一篇发表在ISA Transactions上的论文提出了一种全新的解决方案——“利用人工大猩猩部队优化器结合组合突变和二次插值运算的三维无人机路径规划”。简称OQMGTO。这项研究旨在通过引入三种策略：组合突变、二次插值和随机对抗学习，以提高从局部最优路径区域及时逃脱并迅速收敛到全局最优路径的能力。论文通过优化模型，OQMGTO算法解决了复杂场景下的路径规划问题。
研究意义
这项研究的创新之处在于提出了一种全新的优化算法，能够帮助无人机在搜索卓越飞行路径时具有高安全性和可靠性特性。通过模拟地形和真实地形的实验，OQMGTO算法展现出卓越的搜索性能，规划出平滑轨迹，避免了与山体的碰撞，为无人机在复杂环境下的路径规划提供了更好的解决方案。
希望这篇文章能够帮助你更好地理解这项有关无人机路径规划的研究，也让你对未来无人机技术的发展有更深入的了解。
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