基于混合算法的电力杆塔巡检实时航迹规划

摘要

传统的电力杆塔拍摄视点顺序固定,多旋翼无人机巡检距离并非最优;同时,随着维度增加,航迹规划算法空间复杂度呈指数增长,不能满足实时规划航迹的需求.针对以上问题,提出一种基于蚁群和A*混合算法(ACO-A*)的电力杆塔巡检三维航迹规划方法.该方法分为全局规划和局部规划,全局规划利用改进蚁群算法找到覆盖所有视点的较优路径,并通过算法判断路径是否经过障碍物,再运用A*算法局部规划.仿真结果表明:ACO-A*算法规划的航迹长度比《架空输电线路无人机巡检影像拍摄指导手册》规定的巡检航迹降低了16.85％;ACO-A*算法路径规划时间比A*算法降低了99.68％.因此本方法既节约了巡检能耗,又提高了航迹规划的效率.