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计算机时代2025年第2期·11·

DOI:10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2025.02.003

融合多策略增强型IVYA和DWA算法的多机动态航迹规划

吴禹志,黄明,夏静,杜茵

(江苏理工学院,江苏常州213001)

摘要:针对复杂环境下无人机集群航迹规划问题,提出一种结合多策略增强型常春藤算法(MIVYA)与动态窗口法

(DWA)的规划方法。MIVYA引入混沌映射增强早期探索能力,设计适应性生长行为提升跳出局部最优的能力,并

增加长距离伸展行为提高后期寻优精度。基于MIVYA获得全局最优航迹后,采用DWA在航迹关键点处实现实时避障。

实验结果表明,在静态环境中,MIVYA所规划的全局路径优于IVYA;在动态环境中,该方法可为无人机集群生成安全的

避障航迹。

关键词:无人机集群;航迹规划;常春藤算法;适应性生长行为;长距离伸展行为

中分类图号:V279;V249;TP242文献标识码:A文章编号:1006-8228(2025)02-11-05

FusionofMulti-StrategyEnhancedIVYAandDWAAlgorithmsfor

Multi-UAVDynamicTrajectoryPlanning

WuYuzhi,HuangMing,XiaJing,DuYin

(JiangsuUniversityofTechnology,Changzhou,Jiangsu213001,China)

Abstract:ToaddressUAVswarmtrajectoryplanningincomplexenvironments,thisstudyproposesamethodintegratingtheMulti-

StrategyEnhancedIvyAlgorithm(MIVYA)withtheDynamicWindowApproach(DWA).MIVYAenhancesearlyexplorationvia

chaoticmapping,improvesglobalsearchcapabilitythroughadaptivegrowthbehavior,andincreasesoptimizationprecisionby

incorporatinglong-rangeextensionbehavior.AfterobtainingtheoptimalglobaltrajectorywithMIVYA,DWAisappliedatkey

trajectorypointsforreal-timeobstacleavoidance.ExperimentalresultsdemonstratethatMIVYAoutperformsIVYAinstatic

environmentsandeffectivelygeneratessafeavoidancetrajectoriesforUAVswarmsindynamicscenarios.

Keywords:UAVswarm;Trajectoryplanning;Ivyalgorithm;Adaptivegrowthbehavior;Long-distancestretchingbehavior

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