第2期 莫宏伟，等：基于蚁群算法的四旋冀航迹规划 .225. 法进行对比和评估，从对比和评估的结果看来，蚁群 HAN Chao,WANG Ying.Path planning of UAV based on 算法稳定性更高一些，而粒子群算法航迹规划时间 an improved PSO algorithmJ.Ship electronic engineer- 更少一些。 ing,2014,34(4):49-53. [8]胡小兵，黄席樾.基于蚁群算法的三维空间机器人的路 5结束语 径规划[J刀.重庆大学学报，2004,27(8)：132-135. HU Xiaobing,HUANG Xiyue.Path planning in 3-D space 本文详细介绍了四旋翼无人机航迹规划的三维 for robot based on ant colony algorithm[].Journal of 环境模型构建并结合蚁群算法在航迹搜索中出现的 Chongqing university:natural science edition,2004,27 问题对算法提出了改进，仿真实验证实改进后的算 (8):132-135. 法减小了适应度值，使航迹得到了优化。但是根据 [9]胡中华.基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键 搜索时间的统计图可以得出搜索时间较改进前长。 技术研究[D].南京：南京航空航天大学，2011：46-52. 本文还与同样改进策略的粒子群算法作比较，得出 [10]KHATIB O.Real-time obstacle avoidance for manipulators 蚁群算法稳定性更高，但是规划时间有点长。因此， and mobile robots[J].International Journal of Robotics 在后续的工作研究中要结合实际飞行测试实验并将 Research,1986,5(1):90-99. 蚁群算法与更多智能算法做横向对比，进而优化参 [11]BAIRD C,ABRARNSON M.A comparison of several dig- ital map-aided navigation technique C//The Proceedings 数以便提高算法的规划时间。 of IEEE PLANS.Halifax,Nova Scotia,Canada,1984: 参考文献： 286-293. [12]任世军，洪炳熔，黄德海.一种基于橱格扩展的机器人 [1]METEA M,TSAI J.Route planning for intelligent autono- 路径规划方法[J].哈尔滨工业大学学报，2001,33 mous land vehicles using hierarchical terrain representation (1):68-72. 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[5]李翊，王朕，姜鹏，等.四旋翼无人飞行器的航迹规划 作者简介： [J].舰船电子工程，2014,34(12)：58-61. 莫宏伟，男，1973年生，教授，主持 LI Yi,WANG Zhen,JIANG Peng,et al.Path planning of 完成国家自然科学基金等国家、省部级 quad-rotor[J].Ship electronic engineering,2013,61(12): 及横向课题16项，获得省科技进步奖 1258-1276 两项，主要研究方向为自然计算理论与 [6]王玥，张志强，曹晓文.A*改进算法及其在航迹规划中 应用，机器人，机器学习与数据挖掘，发 的应用[J].信息系统工程，2014(1)：89-91. 表论文60余篇，其中被SCI检索11篇， [7]韩超，王赢.一种基于改进PS0的无人机航路规划方法 被EI检索40余篇。 [J].舰船电子工程，2014,34(4)：49-53.法进行对比和评估，从对比和评估的结果看来，蚁群 算法稳定性更高一些，而粒子群算法航迹规划时间 更少一些。 ５ 结束语 本文详细介绍了四旋翼无人机航迹规划的三维 环境模型构建并结合蚁群算法在航迹搜索中出现的 问题对算法提出了改进，仿真实验证实改进后的算 法减小了适应度值，使航迹得到了优化。 但是根据 搜索时间的统计图可以得出搜索时间较改进前长。 本文还与同样改进策略的粒子群算法作比较，得出 蚁群算法稳定性更高，但是规划时间有点长。 因此， 在后续的工作研究中要结合实际飞行测试实验并将 蚁群算法与更多智能算法做横向对比，进而优化参 数以便提高算法的规划时间。 参考文献： ［１］ ＭＥＴＥＡ Ｍ， ＴＳＡＩ Ｊ． Ｒｏｕｔｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ａｕｔｏｎｏ⁃ ｍｏｕｓ ｌａｎｄ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｕｓｉｎｇ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｔｅｒｒａｉｎ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ ［Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｒｏ⁃ ｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ． Ｒａｌｅｉｇｈ， ＮＣ， ＵＳＡ， ２０１０： １９４７⁃ １９５２． ［２］谢奉军， 张丹平， 黄蕾，等． 旋翼无人机专利申请现状与 技术发展趋势分析［Ｃ］ ／ ／ 第六届中国航空学会青年科技 论坛文集． 沈阳， ２０１４． ［３］ ＬＩＵ Ｈｏｎｇｙｕｎ， ＪＩＡＮＧ Ｘｉａｏ， ＪＵ Ｈｅｈｕａ． Ｍｕｌｔｉ⁃ｇｏａｌ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ｉｎ ｇｒｉｄ ｓｐａｃｅ ［ Ｃ］ ／ ／ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ２５ｔｈ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｃｏｎ⁃ ｆｅｒｅｎｃｅ． Ｇｕｉｙａｎｇ， ２０１３： ２８７２⁃２８７６． ［４］ＧＡＬＣＥＲＡＮ Ｅ， ＣＡＲＲＥＲＡＳ Ｍ． Ａ ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｆｏｒ ｒｏｂｏｔｉｃｓ ［ Ｊ］． Ｒｏｂｏｔｉｃｓ ａｎｄ Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｓｙｓ⁃ ｔｅｍｓ， ２０１３， ６１（１２）： １２５８⁃１２７６． ［５］李翊， 王朕， 姜鹏， 等． 四旋翼无人飞行器的航迹规划 ［Ｊ］． 舰船电子工程， ２０１４， ３４（１２）： ５８⁃６１． ＬＩ Ｙｉ， ＷＡＮＧ Ｚｈｅｎ， ＪＩＡＮＧ Ｐｅｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ｑｕａｄ⁃ｒｏｔｏｒ［Ｊ］． Ｓｈｉｐ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， ２０１３， ６１（１２）： １２５８⁃１２７６． ［６］王玥， 张志强， 曹晓文． Ａ∗改进算法及其在航迹规划中 的应用［Ｊ］． 信息系统工程， ２０１４ （１）： ８９⁃９１． ［７］韩超， 王赢． 一种基于改进 ＰＳＯ 的无人机航路规划方法 ［Ｊ］． 舰船电子工程， ２０１４， ３４（４）： ４９⁃５３． ＨＡＮ Ｃｈａｏ， ＷＡＮＧ Ｙｉｎｇ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ ＵＡＶ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ＰＳＯ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｊ］． Ｓｈｉｐ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｅｎｇｉｎｅｅｒ⁃ ｉｎｇ， ２０１４， ３４（４）： ４９⁃５３． ［８］胡小兵， 黄席樾． 基于蚁群算法的三维空间机器人的路 径规划［Ｊ］． 重庆大学学报， ２００４， ２７（８）： １３２⁃１３５． ＨＵ Ｘｉａｏｂｉｎｇ， ＨＵＡＮＧ Ｘｉｙｕｅ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｉｎ ３⁃Ｄ ｓｐａｃｅ ｆｏｒ ｒｏｂｏｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［ Ｊ ］． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ： ｎａｔｕｒａｌ ｓｃｉｅｎｃｅ ｅｄｉｔｉｏｎ， ２００４， ２７ （８）： １３２⁃１３５． ［９］胡中华． 基于智能优化算法的无人机航迹规划若干关键 技术研究［Ｄ］． 南京： 南京航空航天大学， ２０１１： ４６⁃５２． ［１０］ＫＨＡＴＩＢ Ｏ． Ｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ ［ Ｊ］． Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， １９８６， ５（１）： ９０⁃９９． ［１１］ＢＡＩＲＤ Ｃ， ＡＢＲＡＲＮＳＯＮ Ｍ． Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｓｅｖｅｒａｌ ｄｉｇ⁃ ｉｔａｌ ｍａｐ⁃ａｉｄｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ［Ｃ］ ／ ／ Ｔｈｅ Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＩＥＥＥ ＰＬＡＮＳ． Ｈａｌｉｆａｘ， Ｎｏｖａ Ｓｃｏｔｉａ， Ｃａｎａｄａ， １９８４： ２８６⁃２９３． ［１２］任世军， 洪炳熔， 黄德海． 一种基于栅格扩展的机器人 路径规划方法［ Ｊ］． 哈尔滨工业大学学报， ２００１， ３３ （１）： ６８⁃７２． ＲＥＮ Ｓｈｉｊｕｎ， ＨＯＮＧ Ｂｉｎｇｒｏｎｇ， ＨＵＡＮＧ Ｄｅｈａｉ． Ａ ｒｏｂｏｔ ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒｉｄ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ［Ｊ］． Ｊｏｕｒ⁃ ｎａｌ ｏｆ Ｈａｒｂｉｎ ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００１， ３３（ １）： ６８⁃ ７２． ［１３］吕太之， 赵春霞． 基于改进概率栅格分解的路径规划算 法［Ｊ］． 计算机工程， ２００７， ３３（２１）： １６０⁃１６２， １６５． ＬＶ Ｔａｉｚｈｉ， ＺＨＡＯ Ｃｈｕｎｘｉａ． Ｐａｔｈ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｉｍ⁃ ｐｒｏｖｅｄ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｃｅｌｌ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｅｎｇｉ⁃ ｎｅｅｒｉｎｇ， ２００７， ３３（２１）： １６０⁃１６２， １６５． ［１４］王凌． 智能优化算法及其应用［Ｍ］． 北京： 清华大学出 版社， ２００１． ［１５］ＷＥＩＳＳ Ｍ Ａ． 数据结构与算法分析［Ｍ］． 冯舜玺， 译． ２ 版． 北京： 机械工业出版社， ２００４． 作者简介： 莫宏伟，男，１９７３ 年生，教授，主持 完成国家自然科学基金等国家、省部级 及横向课题 １６ 项，获得省科技进步奖 两项，主要研究方向为自然计算理论与 应用，机器人，机器学习与数据挖掘，发 表论文 ６０ 余篇，其中被 ＳＣＩ 检索 １１ 篇， 被 ＥＩ 检索 ４０ 余篇。 第 ２ 期 莫宏伟，等：基于蚁群算法的四旋翼航迹规划 ·２２５·