【无人机三维路径规划】基于Matlab萤火虫算法实现复杂环境下无人机避障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:

  1. 初始化萤火虫种群。

  2. 计算每个萤火虫的光亮度。

  3. 萤火虫根据光亮度移动。

  4. 更新萤火虫的光亮度。

  5. 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:

  1. 将规划空间离散化为三维网格。

  2. 初始化萤火虫种群。每个萤火虫代表一个三维网格中的点。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 重复步骤3-5,直到达到终止条件。

  7. 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)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

⛳️ 运行结果

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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].

[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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