静态环境下的无人机路径规划算法研究

摘要

本文提出了一种基于贝叶斯优化算法的无人机路径规划方法。把无人机路径编码为离散时间上的速度和航向变化序列，每一步的速度和航向变化量都限制在无人机相应最大变化量之内，所以这种编码方法对应的物理轨迹是无人机可飞的。利用每代种群中的优良解集构造贝叶斯网络，用贝叶斯网络的结构体现染色体基因位之间的联系，用贝叶斯网络参数体现染色体基因位之间的联系程度。设计了一个多变量K2度量评价网络的优劣。用贝叶斯网络产生新的染色体以体现种群的进化，这取代了传统遗传算法的交叉和变异过程。如果不满足终止条件，则用新一代种群的优良解集构造贝叶斯网络，直到满足终止条件。仿真结果验证了算法的有效性。