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内容介绍
随着无人机技术的飞速发展，无人机在复杂地形环境下的避障三维航迹规划问题日益受到关注。本文提出了一种基于蒲公英算法（DO）的无人机避障三维航迹规划算法。该算法利用蒲公英算法的全局搜索能力和局部开发能力，有效地解决了复杂地形环境下的避障问题，并优化了航迹的平滑性和可行性。仿真结果表明，该算法能够有效地规划出满足避障要求、平滑且可行的三维航迹，为无人机在复杂地形环境下的安全飞行提供了理论基础。
1. 蒲公英算法（DO）
蒲公英算法（DO）是一种基于蒲公英传播机制的元启发式算法。算法的主要思想是模拟蒲公英种子的传播过程，通过种子的随机飞行和局部搜索来实现全局最优解的搜索。
1.1 种子初始化
算法首先随机初始化一组种子，每个种子代表一个候选解。种子的位置由其坐标向量表示。
1.2 种子飞行
在飞行阶段，每个种子根据其当前位置和速度进行随机飞行。飞行的距离和方向由一个随机向量决定。
1.3 种子着陆
当种子飞行到一定距离后，它将着陆到一个新的位置。着陆位置由种子的当前位置和速度决定。
1.4 种子萌发
着陆后，种子会萌发并产生新的种子。新种子的位置由其父种子的位置和一个随机扰动决定。
1.5 种子选择
在每个迭代结束时，算法会根据种子的适应度值选择最优的种子。适应度值通常由目标函数的值决定。
2. 避障三维航迹规划模型
2.1 航迹表示
航迹由一组三维点组成，每个点表示无人机在该时刻的位置。航迹的平滑性通过相邻点之间的距离和角度差来衡量。
2.2 避障约束
避障约束包括地形约束和障碍物约束。地形约束要求航迹不能与地形相交，障碍物约束要求航迹不能与障碍物相交。
2.3 目标函数
目标函数由航迹的平滑性、避障性和可行性三个部分组成。平滑性由相邻点之间的距离和角度差来衡量，避障性由航迹与地形和障碍物的最小距离来衡量，可行性由航迹是否满足速度和高度约束来衡量。
3. 基于 DO 的避障三维航迹规划算法
3.1 种子编码
种子由一组三维点组成，每个点表示航迹上的一个点。
3.2 种子适应度计算
种子的适应度值由目标函数的值决定。目标函数值越小，适应度值越高。
3.3 种子飞行
在飞行阶段，每个种子根据其当前位置和速度进行随机飞行。飞行的距离和方向由一个随机向量决定。
3.4 种子着陆
当种子飞行到一定距离后，它将着陆到一个新的位置。着陆位置由种子的当前位置和速度决定。
3.5 种子萌发
着陆后，种子会萌发并产生新的种子。新种子的位置由其父种子的位置和一个随机扰动决定。
3.6 种子选择
在每个迭代结束时，算法会根据种子的适应度值选择最优的种子。最优种子代表当前最优的航迹。
3.7 算法流程
初始化种群。 计算种群中每个种子的适应度值。 根据适应度值选择最优的种子。 对最优种子进行飞行、着陆和萌发操作。 重复步骤 2-4，直到达到终止条件。
4. 仿真结果
为了验证算法的有效性，在复杂地形环境下进行了仿真实验。仿真结果表明，该算法能够有效地规划出满足避障要求、平滑且可行的三维航迹。
4.1 避障性能
仿真结果表明，该算法规划出的航迹能够有效地避开地形和障碍物。航迹与地形和障碍物的最小距离均大于安全距离。
4.2 平滑性
仿真结果表明，该算法规划出的航迹具有良好的平滑性。相邻点之间的距离和角度差均较小，航迹整体呈现出平滑的曲线。
4.3 可行性
仿真结果表明，该算法规划出的航迹满足速度和高度约束。无人机能够沿着航迹安全飞行。
5. 结论
本文提出了一种基于蒲公英算法（DO）的无人机避障三维航迹规划算法。该算法利用蒲公英算法的全局搜索能力和局部开发能力，有效地解决了复杂地形环境下的避障问题，并优化了航迹的平滑性和可行性。仿真结果表明，该算法能够有效地规划出满足避障要求、平滑且可行的三维航迹，为无人机在复杂地形环境下的安全飞行提供了理论基础。
部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 张涛,李少波,张安思,等.基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2023.
[2] 张涛,李少波,张安思,等.基于改进人工鱼群算法的复杂地貌无人机三维路径规划[J].科学技术与工程, 2023, 23(10):4433-4439.
[3] 史志远.无人机三维路径规划与控制算法研究[J].[2024-03-09].
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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
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
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