程 琪，荆 涛，于志游

（中国民航大学航空自动化学院，天津 300300）

利用三次样条改进蚁群算法的无人机航路规划

程 琪，荆 涛，于志游

（中国民航大学航空自动化学院，天津 300300）

针对无人机在二维平面自动飞行中转弯角度过大、路径规划困难的问题，研究了蚁群算法在复杂环境下航路规划中的应用，利用链接图简洁的特点建立空间模型，对无人机的飞行环境和航迹代价进行了描述，并结合三次样条插值函数与蚁群算法，提出了改进蚁群算法，对无人机飞行路径进行优化，并给出算法软件流程；利用MATLAB进行了仿真实验，得出了最优的航路，算法具有较好的稳定性和鲁棒性，对轨迹中不可飞的尖角进行了平滑处理，使得航路为曲线轨迹，满足无人机工作的性能要求，减少无人机在飞行中的代价损耗，验证了该优化算法在无人机航路规划中的可行性。

蚁群算法；三次样条插值函数；航路规划；链接图；Dijkstra算法

0 引言

随着物流业的快速发展，无人机低成本和三维飞行能力使其在货物投递方面优于人工投递，其中无人机在已知固定区域进行最优航路规划（Path Planning）是无人机任务规划中的重要内容。

目前较常见的航路规划算法有Dijkstra算法，A*算法、人工势场法等，其中Dijkstra算法是一种经典的单源点的路径规划算法，具有简单便捷的特点，易于无人机软件实现。A*算法可以保证距离上的最短，但是无法兼顾例如转弯半径等其他性能指标。蚁群算法（Ant Algorithm）是一种基于种群寻优的概率搜索算法，是众多蚂蚁协同搜寻后得出一条最优路径，蚁群算法正反馈的特点使其具有较好的鲁棒性和全局规划能力。……