Resumen

El vehículo aéreo no tripulado (UAV, por sus siglas en inglés) ha sido ampliamente utilizado en diversos campos, y cumplir con trayectorias de vuelo prácticas de alta calidad es una de las funciones cruciales de los UAV. Muchos algoritmos presentan el problema de una convergencia demasiado rápida y prematura en la planificación de trayectorias de UAV. Este estudio propuso un algoritmo de enjambre de partículas inspirado en el gorrión para la planificación de trayectorias de UAV, el SPSA. El algoritmo selecciona un modelo adecuado para la inicialización de la trayectoria, cambia la actualización de la posición del descubridor y refuerza la influencia de la línea de inicio-fin en la búsqueda de la trayectoria, lo que puede reducir significativamente la búsqueda ciega. El número de puntos objetivo alcanzados se incrementa mediante escapes de velocidad variable adaptativos en áreas de bloqueo. En este caso, la trayectoria planificada fluctuará, y la optimización de oscilación adaptativa puede reducir efectivamente la fluctuación

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Vehículo aéreo no tripulado; UAV; Planificación de ruta; Algoritmo de enjambre de partículas gorrión; SPSA; Velocidad de convergencia
• Keywords:Unmanned aerial vehicle; UAV; Path planning; Sparrow particle swarm algorithm; SPSA; Convergence speed