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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导航的关键技术之一。在复杂环境中，无人机需要能够避开障碍物并规划出一条安全的航迹。本文提出了一种基于萤火虫算法的无人机三维路径规划方法。该方法首先将规划空间离散化为三维网格，然后利用萤火虫算法搜索最优路径。萤火虫算法是一种仿生算法，其灵感来源于萤火虫的群体行为。萤火虫算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，非常适合用于无人机三维路径规划。仿真结果表明，该方法能够有效地规划出复杂环境下无人机的避障三维航迹。
1. 引言
无人机三维路径规划是无人机自主导航的关键技术之一。在复杂环境中，无人机需要能够避开障碍物并规划出一条安全的航迹。传统的路径规划方法，如A*算法和Dijkstra算法，虽然能够规划出最短路径，但是它们对障碍物的处理能力较弱。为了提高无人机在复杂环境中的导航能力，需要研究新的路径规划方法。
萤火虫算法是一种仿生算法，其灵感来源于萤火虫的群体行为。萤火虫算法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，非常适合用于无人机三维路径规划。本文提出了一种基于萤火虫算法的无人机三维路径规划方法。该方法首先将规划空间离散化为三维网格，然后利用萤火虫算法搜索最优路径。仿真结果表明，该方法能够有效地规划出复杂环境下无人机的避障三维航迹。
2. 萤火虫算法
萤火虫算法是一种仿生算法，其灵感来源于萤火虫的群体行为。萤火虫是一种会发光的昆虫，它们通过光来吸引异性。萤火虫的光亮度与它们的健康状况和繁殖能力有关。健康状况较好的萤火虫会发出更亮的灯光，从而吸引更多的异性。
萤火虫算法模拟了萤火虫的群体行为。在萤火虫算法中，每个萤火虫代表一个解，萤火虫的光亮度代表解的质量。萤火虫算法通过萤火虫之间的相互吸引和排斥来搜索最优解。
萤火虫算法的基本步骤如下：
初始化萤火虫种群。 计算每个萤火虫的光亮度。 萤火虫根据光亮度移动。 更新萤火虫的光亮度。 重复步骤2-4，直到达到终止条件。
3. 基于萤火虫算法的无人机三维路径规划方法
本文提出了一种基于萤火虫算法的无人机三维路径规划方法。该方法首先将规划空间离散化为三维网格，然后利用萤火虫算法搜索最优路径。
具体步骤如下：
将规划空间离散化为三维网格。 初始化萤火虫种群。每个萤火虫代表一个三维网格中的点。 计算每个萤火虫的光亮度。萤火虫的光亮度与它周围障碍物的数量和距离有关。 萤火虫根据光亮度移动。萤火虫会向光亮度更高的萤火虫移动。 更新萤火虫的光亮度。萤火虫的光亮度会随着时间的推移而衰减。 重复步骤3-5，直到达到终止条件。 输出最优路径。最优路径是萤火虫种群中光亮度最高的萤火虫所代表的路径。
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. 仿真结果
为了验证该方法的有效性，我们进行了仿真实验。仿真环境是一个复杂的三维环境，其中包含各种障碍物。无人机需要从起点飞到终点，并避开所有障碍物。
我们使用萤火虫算法和A算法对无人机三维路径规划进行了仿真。仿真结果表明，萤火虫算法能够有效地规划出复杂环境下无人机的避障三维航迹。A算法虽然能够规划出最短路径，但是它对障碍物的处理能力较弱，无法规划出避障路径。
5. 结论
本文提出了一种基于萤火虫算法的无人机三维路径规划方法。该方法能够有效地规划出复杂环境下无人机的避障三维航迹。仿真结果表明，该方法具有较强的全局搜索能力和收敛速度，非常适合用于无人机三维路径规划。
参考文献
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[2] 于纪言,陈艺,于洪森.一种复杂受灾环境下无人机全覆盖三维救援路径规划算法:CN202210429120.8[P].CN202210429120.8[2024-01-02].
[3] 杜晓玉,郭启程,李茵茵,et al.城市环境下基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划方法[J].计算机科学, 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.
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7 电力系统方面
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8 元胞自动机方面
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9 雷达方面
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