基于蚁群优化的多无人机协同巡检路径规划

本文提出了一种新的基于群智能的方法，以解决无人机协同路径规划问题，这对于基础设施的自动巡检至关重要。该方法使用结构的 3D 模型为无人机生成视点。视点的计算考虑了与无人机编队模型、相机参数及数据后处理要求相关的约束。随后，这些视点被用作输入，将路径规划表述为扩展旅行商问题，并定义了新的代价函数。最后使用蚁群优化求解该问题，以产生最优巡检路径。利用真实结构的 3D 模型进行了实验，以评估所提方法的性能。结果表明，我们的系统不仅能够为无人机生成可行的巡检路径，而且与另一种启发式方法相比，对于复杂结构可将路径长度减少 29.47%。算法源代码可在 https://github.com/duynamrcv/aco_3d_ipp 获取。