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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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