面向多旋翼无人机三维路径规划的增强型教与学优化
机器人学
2022-06-01 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种基于教与学优化（TLBO）技术的无人机（UAV）路径规划新算法。我们首先定义一个目标函数，该函数纳入对路径长度的要求以及无人机运动与安全运行的约束，从而将路径规划转化为优化问题。随后提出名为多科目TLBO的优化算法以最小化所构造的目标函数。该算法基于TLBO开发，并通过引入变异、精英选择和多科目训练等新操作进行增强，以提升解的质量并加快收敛速度。我们与最先进（SOTA）算法进行了对比，并利用真实无人机开展实验以评估所提算法的性能。结果证实了其在复杂运行环境中为无人机生成最优、无碰撞且可飞路径的有效性与实用性。
引用
@article{arxiv.2205.15913,
title = {Enhanced Teaching-Learning-based Optimization for 3D Path Planning of Multicopter UAVs},
author = {Van Truong Hoang and Manh Duong Phung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15913},
year = {2022}
}
备注
Proceedings of the International Conference on Advanced Mechanical Engineering, Automation, and Sustainable Development 2021 (AMAS2021)