摘要：随着无人机系统技术、传感器技术和人工智能算法等相关技术的不断发展,植保无人机路径规划技术在农业生产中备受重视,并被广泛应用。作为航空植保的关键技术之一,植保无人机路径规划面临的是一个复杂且多约束的组合优化问题。传统算法往往难以得到理想的结果,而元启发式算法则因其高效率成为解决该类优化问题的有效手段。为此,首先介绍了农业航空中的路径规划,随后总结出了植保无人机路径规划的关键要素,并使用更为合理的分类方式进行归纳;其次,从算法层面对相关研究所采用的元启发式算法进行分类和梳理,并阐述了其在实际应用中的现状,且根据提出的分类方法和研究特点,全面地归纳了当前的研究成果;最后,针对目前植保无人机路径规划研究存在的问题提出了几条可行的发展思路。
文章目录
0 引 言
1 农业航空中的路径规划
2 关键要素
2.1 问题类型
2.2 环境模型
1)确定性。
2)空间域。
3)应用场景。
2.3 模型基础
1)约束条件。
2)优化目标。
3 元启发式算法在植保无人机路径规划中的应用
3.1 遗传算法
3.2 粒子群优化算法
3.3 蚁群优化算法
3.4 神经网络算法
3.5 其他仿生算法
3.6 算法对比
4 展 望
1)混合算法:
2)多架植保无人机协作:
3)多传感器数据融合:
5 结 论
