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申请/专利权人：成都市以太节点科技有限公司

摘要：本发明公开了基于改进遗传算法的无人机巡航路径规划方法、装置及存储介质，本发明将巡航区域进行片区划分，对每个片区进行巡航路径规划；单片区的巡航路径规划包括：对片区进行栅格图建模，生成初始路径；基于初始路径形成候选种群；对候选种群进行若干次路径优化；从候选种群中选出无人机巡航优势路径。本发明在路径优化操作中，设置巡航覆盖度、巡航距离代价、巡航平滑度三个目标函数，并基于目标函数值对候选种群中的衍生路径进行优化，获得的无人机巡航路径平滑度高、覆盖度好且路程相对较短，还能通过调整候选种群大小、路径优化迭代次数等获得不同的路径，便于灵活选择，避免巡航路径被他人预知。

主权项：1.基于改进遗传算法的无人机巡航路径规划方法，其特征在于，所述方法包括，将巡航区域进行片区划分，对每个片区分别进行巡航路径规划；单个片区的巡航路径规划包括以下步骤：S1，对片区进行栅格图建模，栅格图中对应片区中可行区域的栅格标识为空栅格，空栅格可作为无人机巡航的轨迹点；在栅格图上生成至少一条无人机可巡航的初始路径，初始路径由若干个轨迹点顺序连接构成，初始路径上相邻两个轨迹点的距离不大于，d表示相邻两个栅格的距离；S2，基于初始路径生成若干条衍生路径，形成候选种群；S3，对候选种群进行路径优化；S4，判断候选种群进行路径优化的次数是否达到设定次数，若是，跳至S5，若否，跳至S3；S5，从候选种群中按需选出衍生路径作为无人机巡航的优势路径；所述S3中的路径优化包括：S31，计算候选种群中各衍生路径的目标函数，目标函数包括巡航距离代价、巡航平滑度和巡航覆盖度；S32，基于目标函数值计算各衍生路径的非支配度，非支配度相同的各衍生路径计算相似度；S33，选取候选种群的衍生路径基于非支配度及相似度进行锦标赛，挑选出若干条衍生路径形成父代种群；S34，对父代种群中的衍生路径进行交叉操作，得到若干条第一交叉后路径；依次选取第一交叉后路径进行第一变异操作，得到若干条第一变异路径，最后再依次选取第一变异路径进行封闭支路剪枝，得到若干条新的衍生路径形成子代种群；S35，将候选种群和子代种群结合得到新生种群，对新生种群中所有的衍生路径计算非支配度及相似度并进行排序；S36，选取新生种群中排序在前的若干条衍生路径更新候选种群，然后清空父代种群、子代种群、新生种群。

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