清华大学学报(自然科学版)

作者：刘全义, 刘继豪, 艾洪舟, 覃炜豪, 朱培

单位：1. 中国民用航空飞行学院 民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室，广汉 618307,2. 中国民用航空飞行学院 民航安全工程学院，广汉 618307,3. 南京航空航天大学 民航学院，南京 211106

关键词：覆盖搜索,改进粒子群优化算法,应急救援,路径规划

基金：国家自然科学基金青年科学基金项目(52202416),四川省科技厅省院校合作项目(2024YFHZ0027),中国民用航空飞行学院民机火灾科学与安全工程四川省重点实验室课题(MZ2022JB01),民航应急科学与技术重点实验室项目(NJ2022022),民航应急科学与技术重点实验室项目(NJ2023025),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(25CAFUC04084)

针对复杂山区环境下无人机覆盖搜索任务中路径冗余与地形阻碍问题，该文提出一种基于混合策略的覆盖搜索方法。该方法融合传统固定式路径规划方法与基于自适应惯性权重改进的粒子群优化算法，当无人机遇到死点时，利用改进粒子群优化算法回溯路径。对比分析了队列回溯与栈回溯两种搜索策略及其对应的优化后的混合策略在不同地形条件下的适用性，结果表明：混合策略在复杂山区任务中展现出显著优势，其搜索路径长度较基于栈回溯的固定式搜索方式减少31.8%，且路径覆盖率稳定增长至100%；改进粒子群优化算法通过自适应权重调整，较传统粒子群优化算法和人工蜂群优化算法收敛速度更快。在不同地形特征环境中进行模拟的结果验证了混合策略在覆盖搜索路径优化与地形适应性上的有效性。该研究为无人机在应急救援等场景中的应用提供了可靠的路径规划方法。

来源：2026年第2期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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