【Matlab无人机三维路径规划】基于人工蝶群算法ABO实现复杂地形无人机三维航迹规划附代码

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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和协同作业的关键技术之一。本文提出了一种基于人工蝶群算法ABO（Artificial Bee Colony Algorithm with Opposition-Based Learning）的复杂地形无人机三维航迹规划方法。该方法首先利用数字高程模型（DEM）构建三维地形模型，并在此基础上生成候选路径点。然后，利用人工蝶群算法ABO对候选路径点进行优化，以获得满足安全性和效率要求的三维航迹。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

无人机在民用和军用领域有着广泛的应用，其自主飞行和协同作业能力是实现无人机智能化和集群化的关键。三维路径规划是无人机自主飞行和协同作业的基础，其目的是为无人机生成一条满足安全性和效率要求的三维航迹。

无人机三维路径规划是一个复杂且具有挑战性的问题，需要考虑多种因素，包括地形、障碍物、风场等。传统的三维路径规划方法主要有基于栅格的方法、基于采样的方法和基于优化的方法。其中，基于栅格的方法简单易行，但计算量大；基于采样的方法能够生成较优的路径，但鲁棒性较差；基于优化的方法能够生成最优的路径，但计算量大且容易陷入局部最优。

本文提出了一种基于人工蝶群算法ABO的复杂地形无人机三维航迹规划方法。该方法首先利用DEM构建三维地形模型，并在此基础上生成候选路径点。然后，利用人工蝶群算法ABO对候选路径点进行优化，以获得满足安全性和效率要求的三维航迹。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

2.人工蝶群算法ABO

人工蝶群算法（ABC）是一种基于蜜蜂觅食行为的优化算法，由Karaboga于2005年提出。ABC算法模拟了蜜蜂在觅食过程中寻找食物源的行为，通过不断地探索和利用食物源来寻找最优解。

人工蝶群算法ABO是在ABC算法的基础上引入对立学习（OBL）思想而提出的。OBL是一种基于对立思想的学习算法，其基本思想是通过生成与当前解相对立的解来增强算法的搜索能力。

人工蝶群算法ABO的具体步骤如下：

1. 初始化人工蝶群，包括食物源位置、食物源质量和蜜蜂数量。

2. 蜜蜂根据食物源质量进行选择。

3. 蜜蜂在食物源周围进行探索。

4. 蜜蜂根据探索结果更新食物源位置和食物源质量。

5. 蜜蜂根据食物源质量进行选择。

6. 蜜蜂在食物源周围进行探索。

7. 蜜蜂根据探索结果更新食物源位置和食物源质量。

8. 重复步骤2-7，直到满足终止条件。

3.复杂地形无人机三维航迹规划方法

本文提出的复杂地形无人机三维航迹规划方法主要包括以下几个步骤：

1. 利用DEM构建三维地形模型。

2. 在三维地形模型上生成候选路径点。

3. 利用人工蝶群算法ABO对候选路径点进行优化。

4. 输出优化后的三维航迹。

其中，步骤1和步骤2是三维路径规划的预处理步骤，步骤3是三维路径规划的核心步骤，步骤4是三维路径规划的后处理步骤。

📣 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

4.仿真实验

为了验证本文提出的方法的有效性和鲁棒性，进行了仿真实验。仿真实验在MATLAB平台上进行，实验环境为Windows 10操作系统，Intel Core i7-8700K处理器，16GB内存。

仿真实验的场景为一个复杂的地形，地形数据来自DEM。无人机的初始位置和目标位置分别为（0, 0, 0）和（1000, 1000, 100）。无人机的速度为10 m/s，最大飞行高度为100 m。

仿真实验的结果表明，本文提出的方法能够有效地规划出满足安全性和效率要求的三维航迹。无人机能够沿着规划的三维航迹安全飞行，并能够在规定的时间内到达目标位置。

?? 运行结果

5.结论

本文提出了一种基于人工蝶群算法ABO的复杂地形无人机三维航迹规划方法。该方法首先利用DEM构建三维地形模型，并在此基础上生成候选路径点。然后，利用人工蝶群算法ABO对候选路径点进行优化，以获得满足安全性和效率要求的三维航迹。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性和鲁棒性。

仿真实验的结果表明，本文提出的方法能够有效地规划出满足安全性和效率要求的三维航迹。无人机能够沿着规划的三维航迹安全飞行，并能够在规定的时间内到达目标位置。

🔗 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] 燕雪峰,徐加昊.一种基于改进蝴蝶算法的无人机三维路径规划方法及系统.CN202210903743.4[2023-12-31].

[4] 江冰,郭彭.基于粒子群算法的三维无人机路径规划方法及规划系统:CN202011178644.1[P].CN112230678A[2023-12-31].

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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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8 元胞自动机方面

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