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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
随着无人机技术的快速发展，其在环境监测、农业植保、灾害救援等领域的应用日益广泛。在这些应用场景中，无人机需在目标区域内执行覆盖路径规划（Coverage Path Planning, CPP），以实现高效、全面的信息采集或任务执行。传统CPP算法常面临路径冗余、转折点多、平滑性差等问题，导致能耗增加、效率降低。近年来，粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）因其全局搜索能力强、参数调整简单等优势，被广泛应用于路径规划领域。然而，标准PSO易陷入局部最优，且在复杂环境中收敛速度较慢。为此，本研究提出一种多策略集成粒子群优化算法（Multi-Strategy Integrated PSO, MSI-PSO），通过融合动态惯性权重、自适应变异和局部搜索策略，提升算法在无人机平滑覆盖路径规划中的性能，为实际应用提供理论支持与技术方案。
二、理论基础与文献综述
2.1 覆盖路径规划的核心问题
CPP的核心目标是在满足覆盖率要求的前提下，生成一条长度最短、转折点最少且平滑的路径。现有方法可分为三类：
- 几何分解法
：如Boustrophedon分解、Morse分解，通过将区域划分为子区域并生成规则路径，但适应性差，难以处理复杂障碍物。
- 图论法
：如生成树算法、旅行商问题（TSP）变种，依赖精确建模，计算复杂度高。
- 智能优化算法
：如遗传算法（GA）、蚁群算法（ACO）、PSO，通过启发式搜索平衡探索与开发，但存在收敛慢或易早熟问题。
2.2 粒子群优化算法的进展与局限
PSO通过模拟鸟群觅食行为，利用粒子速度与位置更新实现优化。其改进方向包括：
- 惯性权重调整
：如线性递减、模糊自适应权重，平衡全局与局部搜索。
- 变异策略
：引入高斯变异或差分变异，增强种群多样性。
- 混合算法
：结合局部搜索（如Nelder-Mead）或其它优化算法（如模拟退火）。
然而，现有研究多聚焦于单一策略改进，缺乏多策略协同机制，导致在复杂CPP问题中性能受限。
2.3 研究缺口
当前研究在以下方面存在不足：
- 平滑性约束不足
：多数算法未显式考虑路径曲率连续性，导致无人机频繁加减速。
- 动态环境适应性差
：障碍物移动或区域变化时，算法需重新初始化，效率低下。
- 多策略协同机制缺失
：单一策略改进难以同时提升收敛速度与解质量。
本研究通过MSI-PSO填补上述缺口，重点解决平滑覆盖路径规划中的效率与鲁棒性问题。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[1] Hu G, Huang F, Houssein E H, et al. Smooth coverage path planning of unmanned aerial vehicles utilizing a novel multi-strategy integrated particle swarm optimization[J]. Advanced Engineering Informatics, 2026, 69: 104071.
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