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针对三维空间环境复杂，航迹规划计算量较大，而现有BES算法受路径搜索能力不足等因素制约，无人机易在低空自主避障时陷入局部最优、难以完成复杂任务等缺陷的情况，提出了一种基于IBES算法的三维无人机自主避障方法。首先，构建威胁源模型、无人机物理约束模型以及三维山地模型，建立代价函数；其次，设计了随机Tent映射来初始化种群，提高初始化种群的质量；然后，针对BES算法在第一阶段——选择搜索空间阶段过早收敛，易陷入局部极值点的情况，引入Levy飞行策略修订此阶段更新公式，跳出局部最优；再后，设计了融合自适应指数权重的黄金正弦指引机制，提高秃鹰在既定空间全面探索并利用搜索空间的能力，解决了BES算法在既定空间内搜索猎物能力不足的问题；最后，设计了动态选择自适应t分布变异算子，提高了全局能力，同时，利用样条插值随机取点解决了路径点过于密集的问题，进一步提升了算法精度。仿真实验结果表明，提出的IBES算法规划的路径相比灰狼算法、改进的飞蛾扑火算法、麻雀算法及秃鹰搜索算法，航程分别降低了23.05、10.55、13.44和3.20 km,代价相比其他4种算法分别降低了7.26、9.51、8.27和4.... 相似文献
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