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申请/专利权人：广东电网有限责任公司江门供电局

摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群算法的无人机电力巡线三维航迹规划方法，设计了基于球面向量等距离分层随机初始化粒子位置以及正态分布随机初始化粒子速度的粒子群随机初始化方法，扩大粒子初始搜索空间，有效提高算法收敛速度。同时考虑了传统粒子群算法收敛速度慢和迭代后期易陷入局部最优的问题，采用非线性自适应惯性权重重新定义了算法中速度更新公式中的惯性权重，同时引入局部搜索的概率判断，通过随机选择邻居进行速度更新进行局部搜索，帮助粒子在迭代后期跳出局部最优，从而有效平衡粒子在全局搜索和局部搜索之间的权衡，增强粒子群算法的全局搜索能力和复杂条件下的适应能力，在加快收敛速度的同时避免过早收敛。

主权项：1.基于改进粒子群算法的无人机电力巡线三维航迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取无人机自身物理性能参数及其三维航迹规划的任务需求和环境信息，包括起始点、目标点、途经的输电线路杆塔位置、地形信息和障碍物信息；S2：针对所获取的无人机自身物理性能参数以及具体的任务需求和环境信息，将无人机电力巡线的三维空间等距离划分为多个三维网格，并构建包含无人机电力巡线的适应度函数和约束条件在内的无人机三维航迹规划模型；S3：在划分的三维网格中，基于球面向量等距离分层随机生成一组初始的由多个有序网格点组成的三维航迹，并将每个航迹视为粒子群算法中的一个初始粒子，同时结合约束条件采用正态分布随机为每个粒子分配初始速度；S4：根据所构建的适应度函数，计算每个粒子的适应度值，并依据计算结果更新个体最优解和全局最优解；其中，个体最优解是指目前为止已搜索的粒子个体最优位置，全局最优解是指当前适应度值最高的粒子所代表的航迹；S5：根据粒子的适应度值，动态调整惯性权重的大小，并判断是否进行粒子扰动，若是则随机选择邻居粒子的个体最优解进行粒子速度更新，否则采用全局最优解进行粒子速度更新；S6：基于粒子的速度更新结果，更新每个粒子的位置，得到新一代粒子群，并计算新一代粒子的适应度值；S7：根据适应度值的计算结果，更新各个粒子的个体最优解和全局最优解，并判断是否达到了算法停止条件，若达到，则算法结束，若未达到，则转向步骤S5，直到满足条件为止；S8：对算法所规划的航迹进行平滑处理，以满足实际飞行时无人机的性能要求和飞行安全。

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