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 内容介绍

本文提出了一种基于蜘蛛算法（SWO）的多无人机协同集群避障路径规划算法，该算法考虑了路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等多项成本。算法通过模拟蜘蛛在网上的捕食行为，实现无人机在三维空间中协同避障路径规划。算法具有鲁棒性强、收敛速度快、路径平滑等优点，可有效解决多无人机协同集群避障路径规划问题。

1. 问题描述

多无人机协同集群避障路径规划问题是指在三维空间中，规划多架无人机从起始点到目标点的协同避障路径，同时考虑路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等多项成本。该问题具有以下特点：

**多目标优化：**需要同时考虑多项成本，如路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑。 **协同避障：**无人机之间需要协同避障，避免碰撞。 **三维空间：**路径规划需要考虑三维空间中的障碍物和威胁。

2. 蜘蛛算法（SWO）

蜘蛛算法（SWO）是一种基于蜘蛛捕食行为的元启发式算法。算法模拟蜘蛛在网上捕食的过程，通过不断调整蜘蛛的位置和网的结构，实现对目标的搜索和捕获。

在SWO算法中，蜘蛛代表无人机，网代表无人机探索的空间。蜘蛛通过释放信息素在网上移动，信息素的浓度代表蜘蛛对目标的感知程度。蜘蛛会根据信息素的浓度调整自己的位置，并释放新的信息素。随着迭代的进行，蜘蛛会逐渐逼近目标，形成一条避障路径。

3. 基于SWO的多无人机协同集群避障路径规划算法

本文提出的算法基于SWO算法，考虑了路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等多项成本。算法的主要步骤如下：

**初始化：**初始化蜘蛛种群，并设置目标点。 **评估：**计算每个蜘蛛的适应度值，适应度值由路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等成本共同决定。 **更新：**根据蜘蛛的适应度值更新蜘蛛的位置和网的结构。 **协同避障：**通过信息素交换，实现无人机之间的协同避障。 **迭代：**重复步骤2-4，直到满足终止条件。

4. 实验结果

为了验证算法的性能，进行了仿真实验。实验场景中包含障碍物和威胁，需要多架无人机协同避障到达目标点。

实验结果表明，本文提出的算法能够有效解决多无人机协同集群避障路径规划问题，具有以下优点：

**鲁棒性强：**算法能够在复杂的三维场景中找到有效的避障路径。 **收敛速度快：**算法收敛速度较快，能够在较短的时间内找到较优的路径。 **路径平滑：**算法生成的路径平滑连续，转角平缓，有利于无人机的稳定飞行。

5. 结论

本文提出了一种基于蜘蛛算法（SWO）的多无人机协同集群避障路径规划算法，该算法考虑了路径长度、高度限制、威胁回避和转角平滑等多项成本。算法通过模拟蜘蛛在网上的捕食行为，实现无人机在三维空间中协同避障路径规划。算法具有鲁棒性强、收敛速度快、路径平滑等优点，可有效解决多无人机协同集群避障路径规划问题。

 部分代码

close allclearclcwarning ('off')global modelmodel = CreateModel(); % Create search map and parametersload('BestPosition.mat');load('BestFit.mat');load('ConvergenceCurve.mat');load('UAVfit.mat');​%% 画图ColStr={'b-.','r--','c-.','m--','g-.'};%算法代码的颜色LegendStr={'UAV1','UAV2','UAV3','UAV4','UAV5'};​%图1 算法收敛曲线图gca1=figure(1);plot(ConvergenceCurve,'r-','linewidth',3)xlabel('迭代次数');ylabel('全部无人机总成本');legend('SWO')​%图2和图3 无人机轨迹图gca2=figure(2);gca3=figure(3);[h11,h12]=PlotSolution(BestPosition(1,:),model,ColStr{1},gca2,gca3);[h21,h22]=PlotSolution(BestPosition(2,:),model,ColStr{2},gca2,gca3);[h31,h32]=PlotSolution(BestPosition(3,:),model,ColStr{3},gca2,gca3);[h41,h42]=PlotSolution(BestPosition(4,:),model,ColStr{4},gca2,gca3);[h51,h52]=PlotSolution(BestPosition(5,:),model,ColStr{5},gca2,gca3);legend([h11,h21,h31,h41,h51],LegendStr,'location','NorthWest');legend([h12,h22,h32,h42,h52],LegendStr,'location','NorthWest');colormapStr=othercolor(61);colormap(gca2,colormapStr);colormap(gca3,colormapStr);​figurebar(BestFit)set(gca,'xtick',1:1:5);set(gca,'XTickLabel',LegendStr)ylabel('总成本')​figurebar(UAVfit);set(gca,'XTickLabel',LegendStr)legend('路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本')​figurebar(UAVfit,"stacked");set(gca,'XTickLabel',LegendStr)legend('路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本')​figurebar(UAVfit');set(gca,'xtick',1:1:4);set(gca,'XTickLabel',{'路径成本','威胁成本','高度成本','转角成本'})legend(LegendStr)​​saveas(gca2,'Figure.fig');%将图二保存openfig('Figure.fig');view(2)​

⛳️ 运行结果

 参考文献

[1] 姜海涛,罗月明,苏德垠.基于相空间重构和遗传算法优化的极限学习机模型预测基坑变形时序混沌特性[J].福建建筑, 2023(6):99-103.

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[3] 李杨,战艺,李岩舟.基于改进蜘蛛群居算法的移动机器人路径规划方法研究[J].科学技术与工程, 2016, 16(35):6.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2016.35.040.

[4] 白宏阳,梁华驹,苏文杰,等.无人机三维场景路径导航平台及其三维改进路径规划方法.CN201611186956.0[2024-03-15].

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1 各类智能优化算法改进及应用

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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

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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

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2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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9 雷达方面

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