在噪声限制区域中行驶的混合无人机路径规划算法

本文提出了一种集成方法，用于配备双燃料-电力推进系统的混合无人机（HUAV）的高效路径规划和能量管理。这些 HUAV 在包含噪声限制区域（称为安静区）的环境中运行，其中仅允许电动模式。我们通过使用端点和标量参数对安静区边缘上的点位置进行参数化来解决该问题，将其转化为在凸集图上寻找最短路径的变体问题。我们将此问题表述为混合整数凸规划（MICP），可使用商业求解器高效求解。此外，通过松弛路径选择变量可以获得一个紧的下界。通过对四张地图上的 200 个实例进行广泛计算，我们展示了相较于 SOTA 方法在计算效率上的显著提升，计算下界和精确解的计算时间分别实现了高达 100 倍和 10 倍的减少。此外，精确成本与下界之间的平均差距约为 0.24%，并且平均而言，精确成本比 SOTA 方法的可行解低 1.05%，突显了我们方法的有效性。我们还将该方法扩展到规划 HUAV 在具有安静区的环境中访问一组目标并返回起点的路线，从而产生一个旅行商问题（TSP）。我们采用两种方法求解 TSP：一种是对每个目标处的 SOC 进行离散化，另一种是假设其在出发时为允许的最低水平。对比分析表明，第二种方法在平均成本上与第一种方法相差不超过 1.02%，同时所需的计算时间显著减少。