基于改进狮群算法的城市无人机低空路径规划

来源：信息与控制杂志2023年第6期北京时间：

作者：黄志锋, 刘媛华

摘要：针对智能优化算法在栅格法的3维路径规划中，寻优能力弱，规划出的路径转弯次数多、转角大等问题，提出一种改进狮群(ILSO)算法。首先，在狮群算法的基础上，利用柯西变异，在最优解位置进行扰动变异，增强算法跳出局部极值的能力。其次，针对路径规划问题，引入估值函数，进行节点连接的筛选，避免算法盲目搜索。再次，对规划出的路径进行2次规划操作，增加算法得到最优解的概率。同时对规划结果使用3次B-spline函数进行路径平滑，使路径更适合飞行。最后，仿真结果表明，改进狮群算法相比遗传算法、粒子群算法、鲸鱼优化算法和狮群算法，在不同距离规划下路径平均缩短了5.42%，时间平均缩短了17.14%，转弯次数平均减少了45.71%。

关键词：改进狮群算法, 3维路径规划, 无人机, B-spline, 柯西变异