基于凸优化粒子群算法的在线航迹规划
摘要：针对未知环境中无人机可视图有限的路径规划问题，提出了一种基于凸优化的粒子群算法
（Particleswarmoptimization，PSO）进行路径点选取。在迭代寻优过程中以凸优化求解出的轨迹、避障
以及到达终点距离等为元素设计粒子群的适应度函数，在获得最优路径点后再将路径点之间的轨迹显
示出来。将所得轨迹作为同时定位与地图创建（Simultaneouslocalizationandmapping，SLAM）的一部
分来建立更加可信的环境地图。理论分析和实验仿真结果表明，与其他智能算法以及基于采样的路径
规划算法相比，基于凸优化的粒子群算法可以有效地提高路径规划的效率以及减少规划路径的长度。
关键词：粒子群算法；凸优化；轨迹优化；同时定位与地图构建
OnlineRoutePlanningBasedonParticleSwarmOptimizationwithConvexOptimi
zation
Abstract：Aimingatthepathplanningproblemofunmannedaerialvehicle（UAV）withlimitedview
abilityinunknownenvironment，aparticleswarmoptimization（PSO）algorithmbasedonconvex
optimizationisproposedtoselectpathpoints.Intheiterativeoptimizationprocess，thefitnessfunctionof
particleswarmisdesignedbasedonthetrajectory，obstacleavoidanceandthedistancetotheendpoint
solvedbytheconvexoptimization.Thetrajectorybetweenthepathpointsisdisplayedaftertheoptimal
pathpointisobtained.Theobtainedtrajectoryisusedasapartofsimultaneouslocalizationandmapping
（SLAM）tobuildamorereliableenvironmentmap.Theoreticalanalysisandexperimentalsimulation
resultsshowthatcomparedwithotherintelligentalgorithmsandsample-basedpathplanningalgorithms，
theproposedPSObasedonconvexoptimizationcaneffectivelyimprovetheefficiencyofpathplanningand
reducethelengthoftheplannedpath.
Keywords:particleswarmoptimization(PSO);convexoptimization;trajectoryoptimization;simultaneous
localizationandmapping
引言
在过去的几十年中，多旋翼无人机有了较快的发展，以四旋翼无人机为例，四旋翼飞行器的建模、
收稿日期：20220702；修订日期：20230217
顾川等：基于凸优化粒子群算法的在线航迹规划1181
控制器设计和轨迹生成等一系列需求都被逐渐完善且被应用到了众多的领域中。随着第5代移动通信
网络的迅速商业化应用和第6代移动通信网络的发展，无人机之间的通信被认为是未来天地一体化网