A novel UAV path planning approach: Heuristic crossing search and rescue optimization algorithm

运动规划 计算机科学 渡线 路径(计算) 启发式 数学优化 趋同(经济学) 算法 差异进化 蚁群优化算法 人工智能 数学 经济增长 机器人 经济 程序设计语言
作者
Chaoqun Zhang,Wenjuan Zhou,Weidong Qin,Weidong Tang
出处
期刊:Expert Systems With Applications [Elsevier]
卷期号:215: 119243-119243 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.eswa.2022.119243
摘要

Unmanned aerial vehicle (UAV) path planning plays an important role in the flight process of an UAV, which needs an effective algorithm to deal with UAV path planning problem. The search and rescue optimization algorithm (SAR) is easy to implement and has the characteristics of flexible, but it has slow convergence speed and has not been applied to UAV path planning. To address these problems, a heuristic crossing search and rescue optimization algorithm (HC-SAR) is proposed. HC-SAR combines a heuristic crossover strategy with the basic SAR to improve the convergence speed and maintain the population diversity in the optimization process. Furthermore, a real-time path adjustment strategy is proposed to straighten the UAV flight path. In addition, cubic B-spline interpolation is used to smooth the generated path. Comprehensive experiments including two-dimensional and three-dimensional environments for different threat zone are conducted to validate the performance of HC-SAR. The results show that HC-SAR has a high convergence speed and can successfully obtain a safe and efficient path, and it significantly outperforms SAR, differential evolution (DE), ant lion optimizer (ALO), squirrel search algorithm (SSA) and salp swarm algorithm (SSA) in all the cases. These results suggest that the proposed algorithm can effectively serve as an alternative for solving UAV path planning problem.
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