2023年IEEE IOTJ SCI1区TOP,动态环境下无人机目标覆盖任务路径规划,深度解析+性能实测无人机(UAV)作为物联网应用的重要工具,正广泛应用于智能农业监测、智能交通监测等领域,并逐渐成为国内外研究热点。然而,现有飞行路径规划算法在可行性与有效性方面仍存在不足。本文针对动态环境下无人机目标覆盖任务路径规划问题,提出了一种基于贪心分配与改进蚁群优化算法(ACO-VP),该算法首先通过贪心策略确定最优无人机数量并合理分配目标点;随后在蚁群算法中引入可变信息素增强因子和挥发系数,优化信息素更新机制以提升规划效率;并在目标点动态增加时实现路径的实时重规划。仿真结果表明,该方法在覆盖效率与路径优化效果方