多无人机协同探测系统

路径缩短10.15%

引入融合Levy飞行机制的自适应权重的SA-WOA算法规划协同路径，并采用NURBS曲线平滑，使规划路径显著缩短且耗时更少。

Binggang, Yu · 范书瑞 · Weijia, Cui · 夏克文 · Li, Wang

Robotica 2024

参数信息

路径缩短率（对比WOA）

10.15 %

路径缩短率（对比SA）

13.25 %

与最优路径差异

0.95 %

规划速度提升（对比SA）

27.15 %

技术优势

路径缩短10%以上

与WOA算法相比，路径长度缩短10.15%；与SA算法相比，缩短13.25%，接近数据集最优解。

规划速度更快

规划速度与WOA相当，但比SA算法相对提升27.15%，在保证路径质量的同时减少了计算时间。

接近最优路径

在eil76数据集上，算法规划的路径长度与数据集最优路径仅相差0.95%，证明其规划性能优异。

应用场景

• 大气环境监测：用于三维大气污染物分布检测，获取实时浓度数据。
• 多无人机协同：用多机协同扩大覆盖范围并提高检测效率。
• 三维空间探测：在立体空间中规划全覆盖路径以获取三维分布。
• 环境监测任务：执行大气环境检测任务，保证实时性和作业效率。