基于切比雪夫分解算法的实时无人飞机交通监控巡航路径规划

将无人飞机技术引入到道路监控当中,以提高交通监控的灵活性和响应速度.针对道路突发交通事故、路段坍塌、交通拥挤等情形,交通监控目标的数量和分布会发生动态变化,此时需要协同地面车辆和无人飞机的监控分工关系,动态规划无人飞机巡航路径.首先,建立了无人飞机交通监控巡航路径多目标优化模型,该模型考虑了无人飞机巡航与地面车辆巡查的协同关系以及监控成本,优化目标包括无人飞机-车辆的协调性最好、无人飞机的巡航距离最小.接着,设计了基于分解策略的多目标优化算法,该算法包括切比雪夫分解策略、无人飞机可行路径染色体的生成、子路径的划分、交叉、变异等操作,采用帕累托最优确定最优解.最后,开展了案例分析.结果表明,与3种多目标优化算法相比,提出的算法可以求出无人飞机巡航路径的最优解,算法的时间复杂度显著降低,平均计算时间下降了50%以上,解的质量也有一定程度的提升,这表明提出的方法可用于实时无人飞机交通监控巡航路径优化研究.