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【精彩论文】基于混合算法的电力杆塔巡检实时航迹规划
观点凝练
摘要：传统的电力杆塔拍摄视点顺序固定，多旋翼无人机巡检距离并非最优；同时，随着维度增加，航迹规划算法空间复杂度呈指数增长，不能满足实时规划航迹的需求。针对以上问题，提出一种基于蚁群和A*混合算法（ACO-A*）的电力杆塔巡检三维航迹规划方法。该方法分为全局规划和局部规划，全局规划利用改进蚁群算法找到覆盖所有视点的较优路径，并通过算法判断路径是否经过障碍物，再运用A*算法局部规划。仿真结果表明：ACO-A*算法规划的航迹长度比《架空输电线路无人机巡检影像拍摄指导手册》规定的巡检航迹降低了16.85%；ACO-A*算法路径规划时间比A*算法降低了99.68%。因此本方法既节约了巡检能耗，又提高了航迹规划的效率。
结论：本文用ACO-A*对电力杆塔的巡检进行路径规划，并通过仿真，验证了本文算法规划的航迹比《架空输电线路无人机巡检影像拍摄指导手册》规定巡检航迹减少了16.85%。在算法效率方面，与A*和蚁群混合算法对比，本文将算法的时间复杂度从 O(n2) 降低为 O(n) ，在找到相同优化解的算法求解时间从913.25 min降至2.93 min，运行时间节约了99.68%。此外，为了满足电力杆塔巡检实时规划的需求，对传统A*算法做了改进，改进后的算法求解时间为175.95 s，而传统的运行时间为4233.12 s，运行时间降低了95.84%。因此，本文提出的算法更适用于电力杆塔巡检路径实时规划的需求。
引文信息
黄郑, 王红星, 周航, 等. 基于混合算法的电力杆塔巡检实时航迹规划[J]. 中国电力, 2021, 54(11): 214-220.HUANG Zheng, WANG Hongxing, ZHOU Hang, et al. Real-time path planning for power tower inspection based on hybrid algorithm[J]. Electric Power, 2021, 54(11): 214-220.往期回顾
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编辑：杨彪
审核：方彤
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