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一种基于无人机协同的无人车路径规划方法、系统及介质

2024-11-29 11:40:02 249次浏览

技术特征:

1.一种基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,所述通过改进型海鸥优化算法进行最优位置更新,确定最优海鸥位置包括以下步骤:

3.根据权利要求2所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,所述利用高斯映射初始化海鸥种群位置,包括以下步骤:

4.根据权利要求2所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,所述模拟海鸥的迁徙行为,包括以下步骤:

5.根据权利要求2所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,所述将龙格-库塔优化算法和花粉授粉算法的位置更新方式引入海鸥的全局攻击行为,搜索最优海鸥位置,包括以下步骤:

6.根据权利要求2所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法,其特征在于,所述通过逐维度双向sine变异对最优海鸥位置进一步进行最优位置更新,包括以下步骤:

7.一种基于无人机协同的无人车路径规划系统,其特征在于,所述系统包括:

8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有数据处理程序,所述数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于无人机协同的无人车路径规划方法的步骤。


技术总结
本发明提供一种基于无人机协同的无人车路径规划方法、系统及介质,涉及路径规划技术领域,包括以下步骤:基于无人机搭载的感知系统和定位导航系统建立地面环境的栅格地图,并结合自身感知的环境信息修正补充栅格地图;根据修正补充后的栅格地图,建立以移动路径最短,或耗时最短,或消耗能量最少为约束的无人车路径规划的目标函数;根据目标函数,通过引入龙格‑库塔优化算法和花粉授粉算法的改进型海鸥优化算法进行最优位置更新,确定最优海鸥位置;根据预设的最大迭代次数依次更新的最优海鸥位置,确定最优路径规划结果。克服了现有的路径规划方法存在的局部最优的问题,能够有效提升无人车路径规划的效果。

技术研发人员:陈中,段文勇,陈冲,廖启蒙
受保护的技术使用者:盐城工学院
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 40002510 】

技术研发人员:陈中,段文勇,陈冲,廖启蒙
技术所有人:盐城工学院

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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陈中段文勇陈冲廖启蒙盐城工学院
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