【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法。
技術介紹
1、在無人機巡檢路徑規劃領域，基于圖論的算法和基于某些人工智能的優化算法是當前的主流方法。基于圖論的算法例如dijkstra算法和a*算法通常能有效尋找到最短路徑，但這些算法在處理大規模復雜環境時會遭遇計算效率降低和實時性不足的間題。盡管它們在靜態和簡單場景中表現優異，但在動態變化的復雜環境中適應性較差。
2、某些人工智能算法，包括遺傳算法和粒子群優化等，通常需要更多的計算資源。在遺傳算法中，需要進行選擇、交叉、變異等操作，而在粒子群優化中，整個種群的粒子都需要在每次迭代中更新位置和速度，這些操作在大規模問題或復雜環境中可能導致較高的計算成本。并且遺傳算法和粒子群優化算法都涉及多個參數(如交叉率、變異率、慣性權重、加速常數等)，這些參數的調整對算法性能有顯著影響，且往往問題依賴，需要仔細調優以適應特定問題。特別地，在復雜的優化計算中，遺傳算法和粒子群優化算法可能遇到早熟收斂的問題，即算法很快陷入局部最優解而停止探索更優解。最后，遺傳算法和粒子群優化算法在理論上的收斂保證較弱，尤其是在實際應用中可能難以滿足理論條件。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，用于解決遺傳算法和粒子群優化算法在理論上的收斂保證較弱，尤其是在實際應用中可能難以滿足理論條件的問題。
2、為了解決上述問題，本專利技術的技術方案為：
3、基于模擬退火
4、s1：讀取經緯度數據：從文件或數據庫中讀取巡檢目標點和基地的經緯度數據；
5、s2：計算距離矩陣：根據經緯度數據，計算任意兩點之間的實際距離，構建距離矩陣；
6、s3：構建解空間：構建所有路徑集合；
7、s4：選擇初始解：從路徑集合中選擇一個初始路徑作為當前解；
8、s5：設置初始溫度：設置模擬退火算法的初始溫度；
9、s6：循環迭代：進行模擬退火算法的迭代過程；
10、s7：產生新解：根據當前解，使用2變換法或3變換法產生一個新的路徑作為新解；
11、s8：計算代價函數差：計算新解與當前解的路徑長度差；
12、s9：接受準則：根據接受準則判斷是否接受新解，如果代價函數差小于0，則接受新解；否則，以一定的概率接受新解；
13、s10：更新當前解：如果接受新解，則將新解作為當前解；
14、s11：降溫：根據降溫系數降低溫度；
15、s12：判斷結束條件：判斷溫度是否達到終止溫度，如果達到，則結束迭代，否則，繼續迭代；s13：輸出最優路徑：輸出迭代過程中找到的最優路徑。
16、本專利技術的有益效果為：
17、一、搜索能力：模擬退火算法：能夠有效跳出局部最優解，達到全局最優。該算法引入了概率性因素，即使在遇到局部最優時，仍有一定概率繼續探索其他可能的解。圖論算法：通常容易陷入局部最優，特別是在存在多個相等最短路徑的情況下難以確保找到全局最優。遺傳算法和粒子群優化算法：雖然也具有跳出局部最優的能力，但相比模擬退火算法，它們可能收斂得更慢，且參數調節更為復雜。
18、二、適應性：模擬退火算法：通過靈活的冷卻進度和溫度調度，可以自適應地調整搜索范圍和精度，對各種規模的問題都有較好的適應性。圖論算法：需要預先定義完整的圖結構，對于動態變化的環境適應較差，難以實時調整路徑。遺傳算法和粒子群優化算法：能適應不同問題規模，但計算資源需求較高，且在實際應用中可能需要頻繁調整參數。
19、三、求解質量：模擬退火算法：能在較短的時間內提供高質量的解，尤其是在復雜的多約束條件下表現尤為突出。圖論算法：在簡單場景下能快速找到最優解，但隨著問題規模的擴大，求解時間顯著增加，且不能保證解的質量。遺傳算法和粒子群優化算法：能找到高質量的解，但計算成本高昂，且執行效率相對較低。
20、四、抗擾動能力：模擬退火算法：通過隨機擾動和退火機制，能有效抵抗環境噪聲和動態變化，增強魯棒性。圖論算法：對環境噪聲敏感，一旦環境發生變化，可能需要重新計算整個路徑。遺傳算法和粒子群優化算法：具有一定的抗擾動能力，但在面對復雜噪聲時，其穩定性和魯棒性不如模擬退火算法。
21、五、靈活性：模擬退火算法：可以通過調整溫度函數、冷卻進度等參數靈活應對不同問題需求。圖論算法：較為固定，靈活性較差，難以根據實際需求進行微調。遺傳算法和粒子群優化算法：盡管靈活可配置，但參數選擇對結果影響較大，需要豐富的經驗才能合理設定。
22、綜上所述，基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法在多個關鍵方面表現出了明顯的優勢，特別是在搜索能力、適應性、求解質量、抗擾動能力及靈活性上。這些優勢使得該方法在實際應用中能夠更加高效、穩定地解決復雜的無人機巡檢路徑規劃問題，為無人機技術在更多領域的廣泛應用提供了堅實的技術支持。
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1.基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：包括如下步驟；
2.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟S2中，計算A、B兩點之間的距離的方法為：d＝Rarccos[cos(x1-x2)cosy1cosy2+siny1?siny2]；
3.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟S3中，解空間S表示為{1,2,…,n-1,n}的所有固定起點和終點的循環排列集合，即S＝{(π1,…,πn)|π1＝1,(π2,…,πn-1)為{2,3,…,n-1}的循環排列,πn＝n}，其中每一個循環排列表示偵察n-2個目標點的一個回路，πi＝j表示在第i-1次巡檢目標j，初始解選為(1,2,…,n)。
4.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟S7中，所述的2變換法為：任選序號a,b(a<b)交換a與b之間的順序，則新路徑為：π1…πa-1πbπb-1…πa+1πaπb+1…πn。
<...【技術特征摘要】
1.基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：包括如下步驟；
2.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟s2中，計算a、b兩點之間的距離的方法為：d＝rarccos[cos(x1-x2)cosy1cosy2+siny1?siny2]；
3.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟s3中，解空間s表示為{1,2,…,n-1,n}的所有固定起點和終點的循環排列集合，即s＝{(π1,…,πn)|π1＝1,(π2,…,πn-1)為{2,3,…,n-1}的循環排列,πn＝n}，其中每一個循環排列表示偵察n-2個目標點的一個回路，πi＝j表示在第i-1次巡檢目標j，初始解選為(1,2,…,n)。
4.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的北斗導航無人機巡檢路徑規劃方法，其特征在于：在步驟s7中，所述的2變換法為：任選序...
【專利技術屬性】
技術研發人員：龔建文，王俊，王清鑫，王柏元，易勇威，
申請(專利權)人：三峽大學，
類型：發明
國別省市：
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