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内容介绍
随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用等领域得到了广泛的应用。然而，在复杂地形环境中，无人机面临着来自地形、障碍物和威胁等多方面的风险。为了提高无人机的安全性，本文提出了一种基于 A* 算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划方法。该方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。仿真结果表明，该方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。
1.引言
无人机在复杂地形环境中面临着来自地形、障碍物和威胁等多方面的风险。地形和障碍物可以通过传感器探测和避障算法进行处理，而威胁则需要通过威胁评估和避障规划来应对。威胁评估是识别和评估复杂地形环境中潜在威胁的过程，威胁概率地图是表示威胁分布的一种有效方法。避障规划是根据威胁概率地图规划无人机航迹，避开威胁区域的过程。
A* 算法是一种广泛应用于路径规划的启发式搜索算法。它通过评估节点的启发式函数和路径代价来选择最优路径。启发式函数表示节点到目标节点的估计距离，路径代价表示节点到当前节点的实际距离。A* 算法通过迭代搜索，不断更新节点的启发式函数和路径代价，最终找到最优路径。
2.威胁概率地图构建
威胁概率地图是表示复杂地形环境中威胁分布的一种有效方法。它将复杂地形环境划分为网格，并根据每个网格中威胁的概率计算网格的威胁概率。威胁概率可以通过威胁评估模型计算得到。威胁评估模型可以根据具体场景和威胁类型进行设计。
3.基于 A* 算法的避障三维航迹规划
基于 A* 算法的避障三维航迹规划方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。具体步骤如下：
**初始化：**将无人机当前位置设为起始节点，目标位置设为目标节点。将威胁概率地图中的所有网格设为候选节点。 **评估：**计算每个候选节点的启发式函数和路径代价。启发式函数表示候选节点到目标节点的估计距离，路径代价表示候选节点到当前节点的实际距离。 **选择：**选择启发式函数和路径代价最小的候选节点作为当前节点。 **更新：**将当前节点加入已访问节点列表，并更新候选节点的启发式函数和路径代价。 **判断：**如果当前节点为目标节点，则规划完成。否则，返回步骤 2。
4.仿真结果
为了验证本文提出的方法，进行了仿真实验。仿真场景为一个复杂地形环境，其中包含山脉、河流和建筑物。威胁概率地图通过威胁评估模型计算得到。无人机从起始点飞往目标点，避开威胁区域。
仿真结果表明，本文提出的方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。与传统避障算法相比，本文提出的方法能够规划出更短的航迹，减少无人机的飞行时间和能量消耗。
5.结论
本文提出了一种基于 A* 算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划方法。该方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。仿真结果表明，该方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。
部分代码
clc;clear;close all%% 参数区 %参数初始化c1=3; %个体学习因子c2=3; %社会学习因子w_max=0.9; %设置最大惯性权重为0.9w_min=0.4; %设置最小惯性权重为0.4max_die_dai=250; %迭代次数设置为200size_zhong_qun=100; %粒子种群规模设置为100WT_N=randi(10,size_zhong_qun,1); %初始化粒子风机的位置PV_N=randi(100,size_zhong_qun,1); %初始化粒子光伏的位置DE_N=randi(7,size_zhong_qun,1); %初始化粒子柴油发电机的位置SB_N=randi(150,size_zhong_qun,1)+100; %初始化粒子蓄电池的位置X=round([WT_N PV_N DE_N SB_N]);v=3.*rands(size_zhong_qun,4); %初始化粒子的飞翔速度
⛳️ 运行结果
参考文献
[1]高九州,张焯.基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划[J].计算机测量与控制, 2023(12):203-209,223.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
参考文章
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