一种基于PSO的多UAV协同航迹规划方法

朱红果1,2，郑昌文2

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

计算机工程与科学 >

2010 , Vol. 32 >Issue 10: 142 - 144

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1007130X.2010.

论文

一种基于PSO的多UAV协同航迹规划方法

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（1.国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙 410073;2.中科院软件所，北京 100190）

朱红果（1981-），女，山东淄博人，博士生，CCF学生会员(E200008722G),研究方向为无人飞行器航迹规划和微粒群算法；郑昌文，研究员，研究方向为航迹规划和进化算法。

收稿日期: 2010-03-11

修回日期: 2010-06-14

网络出版日期: 2010-09-25

基金资助

国家自然科学基金资助项目（10577021）

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MultiUAV Route Planning Based on PSO

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（1.School of Electronics Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073;2.Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China）

Received date: 2010-03-11

Revised date: 2010-06-14

Online published: 2010-09-25

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摘要

本文针对多无人飞行器（UAV）协同执行任务的应用场景，提出了一种综合考虑任务分配和航迹规划因素的航迹规划算法。该算法借鉴微粒群算法（PSO）的思想，采用新的编码方式和优化策略。仿真实验验证了算法的有效性。

关键词： 多无人飞行器; 航迹规划; 微粒群算法

本文引用格式

朱红果1,2，郑昌文2 . 一种基于PSO的多UAV协同航迹规划方法[J]. 计算机工程与科学, 2010 , 32(10) : 142 -144 . DOI: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

Abstract

A new method for multiUAV coordinate route planning is proposed，considering both task allocation and route planning constraints. Learning from particle swarm optimization, a new coding and evolution mechanism is introduced. The efficiency of the algorithm is proved by the experimental results.

Key words： multiUAV;route planning;particle swarm optimization

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