植物保护无人机的生物3D路径规划基于群体智能算法和鱼群体行为
Nuo Xu1, Haochen Zhu1, Jiyu Sun1
1Key Laboratory of Bionic Engineering (Ministry of Education, China), Jilin University, Changchun 130022, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|June 26, 2024
概括
一个新的生物算法灵感来自鱼群的行为优化无人机 (UAV) 路径规划在复杂的地形植物保护. 这种方法显著减少了路径长度,操作时间和能源消耗.
科学领域:
- 农业工程 农业工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 山区的植物保护由于地形复杂和作业地块分散而带来了独特的挑战.
- 无人机路径规划的传统群集智能算法存在优化不佳,运行时间长,代过度等问题.
研究的目的:
- 为植物保护无人机开发一种新的生物三维路径规划算法.
- 在路径优化,操作效率和融合方面解决现有算法的局限性.
主要方法:
- 一个生物三维路径规划算法,灵感来自鱼群的行为,结合了"食"",避免敌人"和"巡航"状态.
- 利用无人机位置信息,以适应性地在状态之间切换,以实现全球和本地融合.
- 使用第三阶B-spline曲线平滑最佳飞行路径.
主要成果:
- 拟议的算法减少了1.1-17.5%的路径长度和27.56-75.15%的操作时间.
- 与现有方法相比,路径能耗下降了13.91-27.35%,代次数减少了46-75%.
- 证明了在路线规划中的更好的融合速度和准确性.
结论:
- 生物鱼群算法为复杂地形中的植物保护无人机路径规划提供了卓越的解决方案.
- 该算法提高了实时性能,降低了能源消耗,使其在实际应用中非常有效.
