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 内容介绍

摘要

无人机三维路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一。本文提出了一种基于海洋捕食者算法MPA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法首先将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用海洋捕食者算法MPA搜索最优路径。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

1. 引言

无人机三维路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一。无人机在复杂地形中飞行时，需要避开障碍物，同时还要满足飞行效率和安全性要求。因此，无人机三维路径规划问题是一个复杂且具有挑战性的问题。

目前，无人机三维路径规划方法主要有基于人工势场法、基于遗传算法、基于蚁群算法和基于粒子群算法等。这些方法各有优缺点。基于人工势场法的方法简单易行，但容易陷入局部最优。基于遗传算法的方法具有较强的全局搜索能力，但计算量大。基于蚁群算法的方法具有较好的鲁棒性，但容易出现路径冗余。基于粒子群算法的方法具有较快的收敛速度，但容易出现路径不平滑。

2. 海洋捕食者算法MPA

海洋捕食者算法MPA是一种新型的元启发式算法，由Yang于2015年提出。MPA算法模拟了海洋捕食者捕食猎物的过程。海洋捕食者在捕食猎物的过程中，会根据猎物的运动轨迹不断调整自己的位置和速度。MPA算法正是利用了这一原理来搜索最优解。

MPA算法的具体步骤如下：

初始化种群。种群由一组随机生成的个体组成。每个个体代表一个潜在的解决方案。 计算个体的适应度值。适应度值衡量个体的优劣程度。适应度值高的个体更有可能被选中进入下一代种群。 选择个体。根据个体的适应度值，选择一定数量的个体进入下一代种群。 变异个体。对选出的个体进行变异操作。变异操作可以帮助算法跳出局部最优。 更新种群。将变异后的个体加入种群，并淘汰适应度值低的个体。 重复步骤2-5，直到满足终止条件。

3. 基于MPA的无人机三维路径规划方法

本文提出了一种基于MPA的无人机三维路径规划方法。该方法首先将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用MPA算法搜索最优路径。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

该方法的具体步骤如下：

将复杂地形建模为三维网格地图。三维网格地图将复杂地形划分为一个个小的网格单元。每个网格单元都有一个高度值。 初始化MPA算法。设置MPA算法的参数，包括种群规模、最大迭代次数等。 计算个体的适应度值。个体的适应度值由以下三个因素决定：

路径长度：路径长度越短，适应度值越高。 障碍物距离：路径与障碍物的距离越远，适应度值越高。 平滑度：路径越平滑，适应度值越高。 选择个体。根据个体的适应度值，选择一定数量的个体进入下一代种群。 变异个体。对选出的个体进行变异操作。变异操作可以帮助算法跳出局部最优。 更新种群。将变异后的个体加入种群，并淘汰适应度值低的个体。 重复步骤3-6，直到满足终止条件。

 部分代码

function DrawPic(result1,data,str)figureplot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',1.5,... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',8)hold onplot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',1.5,... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',8)plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',1.5,... 'MarkerEdgeColor','g',... 'MarkerFaceColor','g',... 'MarkerSize',10)for i=1:data.numObstacles x=1+data.Obstacle(i,1); y=1+data.Obstacle(i,2); z=1+data.Obstacle(i,3); long=data.Obstacle(i,4); wide=data.Obstacle(i,5); pretty=data.Obstacle(i,6); x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1); y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2); z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3); long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1); wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2); pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3); [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);endlegend('起点','终点','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])​% figure% plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',2,...% 'MarkerEdgeColor','r',...% 'MarkerFaceColor','r',...% 'MarkerSize',10)% hold on% plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',2,...% 'MarkerEdgeColor','r',...% 'MarkerFaceColor','r',...% 'MarkerSize',10)% plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',2,...% 'MarkerEdgeColor','k',...% 'MarkerFaceColor','r',...% 'MarkerSize',10)% for i=1:data.numObstacles% x=1+data.Obstacle(i,1);% y=1+data.Obstacle(i,2);% z=1+data.Obstacle(i,3);% long=data.Obstacle(i,4);% wide=data.Obstacle(i,5);% pretty=data.Obstacle(i,6);% % x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);% y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);% z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);% long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);% wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);% pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);% [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);% end% legend('起点','终点','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])end​

⛳️ 运行结果

4. 仿真实验

为了验证本文方法的有效性和鲁棒性，进行了仿真实验。仿真实验中，使用了一个复杂的地形模型。地形模型包含山脉、河流、建筑物等多种地形特征。

仿真实验结果表明，本文方法能够有效地规划出避开障碍物、飞行效率高、路径平滑的无人机三维航迹。本文方法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，能够应对复杂的地形环境。

5. 结论

本文提出了一种基于MPA的无人机三维路径规划方法。该方法将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用MPA算法搜索最优路径。仿真实验结果表明，本文方法能够有效地规划出避开障碍物、飞行效率高、路径平滑的无人机三维航迹。本文方法具有较强的全局搜索能力和鲁棒性，能够应对复杂的地形环境。

 参考文献

[1] 王尔刚.无人机航迹规划及导航系统的研究[D].天津大学,2013.DOI:10.7666/d.D485837.

[2] 詹计雨,韩士杰,雷笑天,等.无人机避障设计与实现[J].电脑知识与技术, 2018.DOI:CNKI:SUN:DNZS.0.2018-31-042.

[3] 孙颖.无人机自适应航迹规划及航迹跟踪控制的研究[D].天津大学,2012.DOI:CNKI:CDMD:2.1012.023463.

[4] 唐龙伟.真实DEM地图下一种航迹规划算法的研究和应用[D].电子科技大学[2024-01-28].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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7 电力系统方面

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