基于动态自适应蚁群算法的大型无人机智能巡检路径规划系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2025年第5期北京时间：

作者：谭明,赵薪

摘要：无人机巡检作为电力、石油等领域高效安全的检测手段,其路径规划效率直接影响巡检效果。针对传统算法在动态避障和实时优化方面的不足,文章设计了一种无人机巡检路径规划系统。系统采用多频段信号融合技术和低功耗电路设计,优化了北斗导航模块的抗干扰性能,同时构建智能电源管理系统以延长续航时间。通过引入障碍物排斥权重和新启发因子改进蚁群算法,结合动态障碍物斥力势场模型,显著提升了无人机在复杂环境中的避障能力与路径优化质量。实验结果表明,在简单环境下改进算法最优路径长度为186.54米,复杂环境下为200.32米,较传统算法分别缩短21.8%和19.3%。动态场景测试显示,改进算法在路径安全性、收敛速度和能耗效率方面表现优异,最小避障距离达5.2米,收敛迭代次数减少33.3%,单位里程能耗降低18%。该研究为无人机智能化巡检提供了高精度、强适应性的解决方案,具有显著的工程应用价值。

关键词：无人机巡检;蚁群算法;北斗卫星导航;系统设计;最优路径长度