计算机与现代化JISUANJIYUXIANDAIHUA2023年第3期总第331期文章编号：1006-2475（2023）03-0043-05收稿日期：2022-05-08；修回日期：2022-05-26基金项目：国家自然科学基金资助项目（61903033）；新疆电力公司科技项目（5230CD20006U）作者简介：田小壮（1972—），男，宁夏固原人，高级工程师，本科，研究方向：变电站智能化，E-mail：tixizh@163.com；李松（1986—），男，湖北随州人，工程师，本科，研究方向：变电智能化，E-mail：422839621@qq.com；付国萍（1988—），女，山东肥城人，工程师，本科，研究方向：变电智能化，E-mail：2864173862@qq.com。0引言随着无人机软硬件技术的不断成熟，无人机巡检已广泛应用于输电线路［1］、变电站［2］、油气管道［3］、铁路［4］、矿井［5］等领域。为了实现无人机智能巡检，需要根据巡检任务和飞行环境，为无人机规划生成安全可行的飞行路径，以保障无人机飞行安全［6-7］。无人机路径规划方法主要包括基于搜索的方法、基于采样的方法和基于优化的方法等［8-10］。基于采样的方法中，快速扩展随机树算法原理简单，节点扩展不需预处理，具有较强的搜索能力［11-14］，但该类算法由于随机产生采样点导致其路径结果具有随机性，与实际应用对结果确定性的期望存在矛盾［15］。基于优化的方法将路径规划建模为静态数值优化问题，然后主要采用进化类［16-18］或群体类［19-21］算法进行求解，具有获得全局最优解的能力，但算法耗时相对较大，而且也具有随机性。基于搜索的方法中，A*算法是一种具有代表性的启发式搜索算法，通过增加启发信息，大幅减少了搜索节点规模，具有储存空间占用小和路径规划效率高等优点，在工程实际中得到了广泛应用［22-24］。由于A*算法具有计算效率高、最优性可保证、结果确定性等优势，因此本文以A*算法为基础，开展巡检避障路径规划方法研究。针对不同的应用需求，时间最优的无人机巡检避障路径规划田小壮1，李松1，付国萍1，谭启昀2，单德帅1，王伟光1，王祝3（1.国网新疆电力有限公司超高压分公司，新疆乌鲁木齐830001；2.北京御航智能科技有限公司，北京100193；3.华北电力大学自动化系，河北保定071003）摘要：无人机执行实际任务时，完成时间是衡量任务效能的重要指标，而路径规划方法一般以路径长度最小为目标，难以准确直接地反应完成任务时间。对此，在构建路径时间代价的近似计算方法基础上，本文提出一种最小化任务时间的无人机避障路径规划算法。通过路径跟踪特...
