[发明专利]一种基于IB-ABC算法的无人机飞行路径规划方法

权利要求书

1.一种基于IB-ABC的无人机飞行路径规划方法，IB-ABC为改进平衡蜂群算法，包括雇佣蜂优化路径策略、跟随蜂优化路径策略和侦查蜂优化路径策略；通过对人工蜂群ABC路径规划算法进行改进，基于迭代过程的反馈信息改进雇佣蜂策略和跟随蜂策略，提高优化路径局部搜索能力；通过采用侦查蜂优化路径策略生成新路径平衡局部搜索和全局搜索能力；从而快速生成三维环境下长度短且安全平滑的无人机飞行路径；包括以下步骤：

1)初始化无人机飞行路径，在三维直角坐标系中对每一条待优化路径进行编码，生成路径编码数组；

无人机飞行路径以坐标系中坐标轴X、Y、Z的点坐标表示；一个路径编码数组表示一条无人机飞行路径；以路径编码数组作为路径规划IB-ABC算法中的蜜源进行初始化，随机产生SN条作为蜜源路径的无人机飞行路径；每个蜜源路径是一个路径编码数组；

2)构造适应度函数，用于衡量生成路径的优化程度，包括航路轨迹长度、航路平滑度和航路隐蔽度和航路威胁度；适应度为航路轨迹长度、航路平滑度和航路隐蔽度和航路威胁度的加权总和；

a)航路轨迹长度为有序坐标点计算出的路径长度的总和，用于缩短飞行路径；

b)航路平滑度通过两个相邻坐标点计算得到，反映决策路径的轨迹平滑程度；

c)航路隐蔽度与航路飞行高度、航路与障碍物距离相关，反映决策路径的安全程度；

d)航路威胁度反映决策路径的与障碍物间的威胁程度，航路威胁度与路径经过的障碍区域，路径和障碍中心的距离有关；

3)利用雇佣蜂优化路径策略进行无人机飞行路径优化，得到雇佣蜂优化路径；

雇佣蜂优化路径策略是通过交叉和变异过程，与作为蜜源的飞行路径编码数组及随机选择的飞行路径进行信息共享，通过雇佣蜂搜索新的蜜源进行优化，即更新该蜜源对应的飞行路径编码数组，得到雇佣蜂优化路径；

4)采用贪婪选择策略计算得到路径适应度值，获取飞行路径；

采用贪婪选择策略计算新蜜源花蜜量，新蜜源花蜜量即新蜜源对应的无人机优化路径适应度值；如果新的路径适应度值较低，则将旧的蜜源舍弃，保留新的蜜源，生成雇佣蜂优化路径，雇佣蜂移动至新的蜜源；否则雇佣蜂停留在旧蜜源，即不使用雇佣蜂优化路径；

5)利用跟随蜂优化路径策略进行飞行路径优化，得到跟随蜂优化路径；

采用为SN个蜜源直接分配跟随蜂的方式，计算每个蜜源对应的无人机飞行路径的适应度值比率；每个跟随蜂均分配到一个蜜源；跟随蜂优化路径策略是通过一定方式选择某个蜜源并为其分配一个跟随蜂，在该蜜源对应的飞行路径周围进行新的飞行路径的搜索，即跟随蜂在雇佣蜂周围搜索新的蜜源并选择新的蜜源，每次利用跟随蜂策略进行优化，为跟随蜂进行一次搜索，优化结果即跟随蜂优化路径；

6)计算得到的跟随蜂优化路径的适应度值；

7)再次选取得到飞行路径；

再次进行贪婪选择策略，若跟随蜂优化路径适应度值优于步骤4)得到的雇佣蜂优化路径和原始飞行路径适应度值，则删除雇佣蜂优化路径或原始路径，保留跟随蜂优化路径；否则保留使用跟随蜂策略优化之前的无人机飞行路径；

8)利用侦查蜂优化路径策略进行蜜源路径优化，生成侦查蜂优化路径；

侦查蜂优化路径策略是：在迭代过程中，如果某个蜜源经过雇佣蜂优化路径策略和跟随蜂优化路径策略仍没有更新，即该蜜源对应的无人机飞行路径没有得到优化，则删除该无人机飞行路径，重新随机生成一个不同的无人机飞行路径，然后再进入迭代过程进行优化，得到侦查蜂优化路径；

9)每次迭代完成后，记录当前最优解，返回步骤3)继续执行；

10)迭代终止后，输出最优解，生成适应度值最小路径，即实现基于IB-ABC的无人机飞行路径的规划。

2.如权利要求1所述基于IB-ABC的无人机飞行路径规划方法，其特征是，所述路径编码数组的形式为长度为L的单链表，L是路径规划IB-ABC算法中解的维度和元素的个数，即飞行路径中坐标点的个数。

3.如权利要求1所述基于IB-ABC的无人机飞行路径规划方法，其特征是，交叉过程具体是将两个等大小的飞行路径编码数组的对应坐标点交换数值；变异过程是按照概率改变路径编码数组中某个坐标点的数值。