基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划

王新增; 慈林林; 李俊山; 余宁

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基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划

更新时间：2026-09-04

- 基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划
- Real-time Route Planning for UAV Based on Improved PSO Algorithm
- 微电子学与计算机 2011年28卷第4期页码：87-90
- 作者机构：
  
  1. 1 第二炮兵工程学院403室,陕西,西安,710025
  2. 2 第二炮兵装备研究院,北京,100085
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(60572080)
- DOI：
  中图分类号：
- 纸质出版：2011
- 稿件说明：
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王新增, 慈林林, 李俊山, 余宁. 基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(4): 87-90.

WANG Xin-zeng, CI Lin-lin, LI Jun-shan, et al. Real-time Route Planning for UAV Based on Improved PSO Algorithm[J]. 2011, 28(4): 87-90.
王新增, 慈林林, 李俊山, 余宁. 基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划[J]. 微电子学与计算机, 2011, 28(4): 87-90. DOI：

WANG Xin-zeng, CI Lin-lin, LI Jun-shan, et al. Real-time Route Planning for UAV Based on Improved PSO Algorithm[J]. 2011, 28(4): 87-90. DOI：

摘要

在无人机航迹规划中

通过改变惯性权重和采用自适应粒子群编码方式

以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为航迹的评价指标

将约束条件、地形地貌及威胁信息引入适应度函数等方法

对粒子群优化算法进行改进

解决了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题.仿真结果表明

该方法可实现在线实时航迹规划.

Abstract

Aim to route planning for UAV

the particle swarm optimization algorithm was improved by changing inertia weight and using self-adaption coding means

the maximum horizontal swerving angle

maximum climbing/gliding angle

minimum flight-path step

minimum flight height

and the shortest flight-path distance are taken as evaluation indexes of the adaptability function.The constraint condition and the general configuration of the earth′s surface and threaten information was imported to the function of adaption

It used to solve the problem that PSO easily falls into a local the extremum.The simulation results show that this method can meet the online route planning.

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