dianziyuanqijianyuxinxijishu电子元器件与信息技术6|电力巡检无人机3D航迹动态规划田富瑞，周均，阚拓，何贝国网浙江省电力有限公司诸暨市供电公司，江苏诸暨，311800摘要：规划设计出一条时效性强、经济性高的三维（3D）航迹，这是当前国内外无人机应用领域急需处理的一个难题。蚁群算法在规划航迹环节中暴露出航迹长度和平滑性不够的问题，鉴于此，本课题研究中改进了蚁群系统，采用蚁群粒子群融合算法。结合实验仿真结果，认为在3D静态环境内蚁群粒子群融合算法能为无人机规划出一条相对理想的航迹，具有推广价值。关键词：电力巡检；无人机；3D航迹；规划分析中图分类号:TM75文献标志码:ADOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.1.0020引言电网日常运维中电力巡检是核心工作项目之一，通过开展定期巡视巡查，巡视检查塔杆、线路、设备，及时探查网架运行缺陷，以防因缺陷逐步扩大引起运行事故。我国国土辽阔，地理环境及网架建设情况复杂，很多电网的建设会横跨高山、深谷等，传统人工巡检难度很大，危险性高，工作效率低，故而难以实施。最近几年中，无人机技术快速发展，使电力巡检工作形式创新有了可靠的技术支持。无人机进行电力巡检有方式灵活、受地形等客观因素影响较小、巡检风险低、巡检效率高等诸多优势，相关部门通过分析无人机回传的图像资料，能够发现线夹偏移、杆塔异物、局部绝缘破损等缺陷问题，及时消除缺陷。当前，无人机已经有很多路径规划的算法，在二维环境建模中实现了广泛应用，但三维环境内因环境信息繁多与算法更加复杂等，导致算法收敛速度变得迟缓，规划工作效率下降[1]。本文提出基于蚁群粒子群融合算法，把无人机在3D环境内的静态路径作为全局航迹搜索路径，实现在线无人机巡检轨迹的动态规划。1无人机航迹规划相关问题分析通常而言，无人机在飞行期间，雷达高度表将地形起伏信息导入飞行高度控制系统内，通过数字化地图了解飞行区域的地形、地物、目标点的方位等，综合以上信息后优化无人机的飞行航迹，进而更好地落实飞行任务。关于无人机航迹规划的有关问题，国外很多学者基于遗传等多种算法进行了深入的分析，比如采用浮点数进行遗传算法编码，也有人采用引进竞争机制的形式去处理算法的早熟问题。国内有学者基于遗传算法获得较理想的航迹规划成果，并介绍了防控算法早熟问题的算法形式[2]。A*算法是一种十分经典的最优启发搜索算法，伴随被搜索区域的增大其存储数量相应增多，进而会耗用较多的时间成本，有学者...
