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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)
figure
plot3(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 on
plot3(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);
end
legend('起点','终点','location','north')
grid on
%axis equal
xlabel('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
[1] 刘艳,李文波,刘新彪,等.复杂环境下无人机三维航迹规划及避障算法[J].电光与控制, 2023, 30(5):93-98.
[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].文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-786031.html
[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.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-786031.html
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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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