近年来,随着科技的发展,无人机技术的应用领域越来越广泛。无人机具有低成本、较强的移动性以及可以快速灵活地部署等众多特点。这些特点使得使用无人机辅助传感器网络完成环境监测数据收集任务成为了可能。使用无人机作为数据收集节点,可以拓宽节点的空间移动范围,更加适合复杂环境中的传感器网络数据收集任务。本文将传感器网络数据收集任务划分为单跳传输场景和多跳传输场景。在单跳传输场景中,初始状态下使用K-Means++聚类方法进行传感器节点分簇和簇头选举,显著改善了分簇结果的最终误差。在接下来的数据收集轮次中,使用无人机辅助新簇头选举以及数据收集任务,综合考虑传感器节点在本簇中的相对距离以及相对剩余能量关系,并对一些在之前轮数中从未当选过的节点和死亡节点进行了优化,为其设置合理的优先级。在多跳传输场景中,对于不能直接交付的节点,在每个分簇中综合考虑传输角度、传输距离与节点剩余能量等因素选择最佳中继节点进行路由。本文提出的无人机辅助传感器网络数据收集策略协调了环境监测区域中传感器节点的整体能量消耗,延迟了传感器关键节点的死亡时间,进而延长了网络生命周期。同时,本文使用改进蚁群算法对无人机的数据收集路径进行合理规划。改进蚁群算法与对比方案相比,可以获得更优的最短路径长度,缩短无人机的数据收集时间,并且在达到最短路径时具有最快的收敛速度。