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Potential Odor Intensity Grid Based UAV Path Planning Algorithm with Particle Swarm Optimization ApproachAlgoritmo de planificación de rutas UAV basado en cuadrícula de intensidad de olor potencial con enfoque de optimización de enjambre de partículas

Resumen

Este trabajo propone un enfoque de optimización basado en una rejilla de intensidad de olor potencial para la planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) con la técnica de optimización de enjambre de partículas (PSO). La intensidad del olor se crea para colorear el área en el espacio de búsqueda con mayor probabilidad donde las partículas candidatas pueden localizar. Se diseña un operador de construcción de rejilla potencial para PSO estándar basado en diferentes niveles de intensidad de olor. El operador de construcción de rejilla potencial genera dos rejillas de localización potencial con la mayor intensidad de olor. A continuación, el punto medio se considerará la posición final en la dimensión actual de las partículas. La solución óptima global se resolverá como la media. Además, los límites de la solución del espacio de búsqueda en cada dimensión de partícula se restringen en función de las propiedades de las amenazas en el campo de vuelo para evitar la prematuridad. Se rediseña la función objetivo teniendo en cuenta el ángulo mínimo de dirección al destino y se introduce un método de muestreo. Se realiza una prueba t de muestras pareadas y se utiliza un índice denominado índice de línea recta (SLR) para evaluar la longitud de la trayectoria planificada. Se realizan experimentos con otros tres algoritmos evolutivos heurísticos. Los resultados demuestran que el método propuesto es capaz de generar trayectorias de mayor calidad de forma eficiente para UAV que cualquier otra técnica de optimización probada.

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