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⛄一、蜜獾算法无人机避障三维航迹规划简介
1 无人机航迹规划问题的数学模型
建立三维航迹规划问题的数学模型时, 不但考虑无人机基本约束, 还考虑复杂的飞行环境, 包括山体地形和雷暴威胁区。
1.1 无人机基本约束
规划的无人机三维航迹, 通常需要满足一些基本约束, 包括最大转弯角、最大爬升角或下滑角、最小航迹段长度、最低和最高飞行高度, 以及最大航迹长度等约束。其中, 最大转弯角约束, 是指无人机只能在水平面内小于或等于指定的最大转弯角内转弯;最大爬升角或下滑角约束, 是指无人机只能在垂直平面内小于或等于指定的最大爬升角或下滑角内爬升或下滑;最小航迹段长度约束, 要求无人机改变飞行姿态之前, 按目前的航迹方向飞行的最短航程;最低和最高飞行高度约束, 要求无人机在指定的飞行高度区间飞行;最大航迹长度约束, 是指无人机的航迹长度小于或等于指定的阈值。
记q (x, y, z, θ, ψ) 为无人机的飞行位置与姿态, 其中, (x, y, z) 为无人机的位置, θ为无人机的水平转弯角, ψ为无人机的竖直爬升角或下滑角, 进而建立上述基本约束的数学表达式。
1.2 飞行环境障碍物和威胁区建模
在飞行环境中, 高耸的山体近似采用圆锥体等效表示, 用以e为底的自然指数图形生成, 那么, 山体地形可以通过多个位置不同的圆锥体叠加而成。若将参考海拔基准高度设置为xOy平面, 记 (x, y, z) 为山体地形中的点, 那么
式中:N为山体个数;xk0和yk0为第k座山体中心对称轴的横坐标和纵坐标;hk为第k座山体的最大高度;xki和yki为第k座山体的横向斜度和纵向斜度。
在飞行环境中, 山体附近通常存在雷暴等极端气象, 本文视为飞行威胁区, 并通过球体近似等效表示, 且记第k座山体附近飞行威胁区的球心坐标为 (xks0, yks0, zks0) , 半径为rk。
1.3 目标函数及航迹表示
在本文中, 执行任务的某型无人机, 其航迹规划的目标函数是生成一条由起始点到目标点的无碰撞可行航迹。采用q (x, y, z, θ, ψ) 表示无人机在飞行空域中某特定位置的特定姿态, 那么 (x, y, z) 则表示无人机所在航迹点, θ表示无人机的水平转弯角, ψ表示无人机的竖直爬升角或下滑角。采用r (q) 表示由起始点qinitial到目标点qgoal的无碰撞可行航迹, 那么航迹规划的过程可以写成如下形式:
2 蜜獾算法
蜜獾是一种皮毛黑白相间的哺乳动物，常生活在非洲、亚洲西南部和印度次大陆的半沙漠和雨林中，以其无畏的天性而闻名。
近年来，数值优化领域吸引了研究界提出和发展各种元启发式优化算法。本文提出了一种新的元启发式优化算法——蜜獾算法（HBA）。该算法受蜜獾智能觅食行为的启发，在数学上发展了一种求解优化问题的有效搜索策略。在HBA中，蜂蜜獾的动态搜索行为通过挖掘和蜂蜜发现方法被描述为勘探和开发阶段。此外，使用受控随机化技术，即使在搜索过程接近尾声时，HBA仍能保持充足的种群多样性。为了评估HBA的效率，解决了24个标准基准功能、CEC的17个测试套件和四个工程设计问题。使用HBA获得的解已与十种著名的元启发式算法进行了比较，包括模拟退火（SA）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）、基于成功历史的线性种群规模缩减自适应差分进化变体（L-SHADE），飞蛾火焰优化（MFO）、大象放牧优化（EHO）、鲸鱼优化算法（WOA）、蚱蜢优化算法（GOA）、热交换优化（TEO）和哈里斯霍克斯优化（HHO）。实验结果以及统计分析表明，与本研究中使用的其他方法相比，HBA在解决具有复杂搜索空间的优化问题时是有效的，并且在收敛速度和探索-开发平衡方面具有优势。
通常来讲，一只蜜獾可以使用嗅觉持续定位它的猎物。蜜獾喜欢蜂蜜，但它不善于定位蜂巢。不过有意思的是，蜂蜜向导（一种鸟）可以找到蜂巢，但不能得到蜂蜜。这些现象即使两者形成了合作关系：向导鸟将蜜獾带到蜂巢，后者利用前爪打开蜂巢，然后两者都享受团队合作的回报。
因此为了找到蜂巢，蜜獾要么狂嗅+狂挖，要么跟着向导鸟。文中称第一种情况为挖掘模式，而第二种情况为蜂蜜模式。在挖掘模式中，蜜獾利用自己的嗅觉能力来定位蜂巢，当接近蜂巢时，它会选择合适的地点进行挖掘；在蜂蜜模式中，蜜獾直接利用向导鸟定位蜂巢。
⛄二、部分源代码
%% 三维地图-无人机寻路
% 3D map - aircraft pathfinding
%% 这是使用原始算法的直接求解结果，添加专用于本问题的更新方式可以进一步提高精度
% This is the direct result of using the original algorithm,
% adding some specific update methods to this problem can further improve the accuracy
clc;
clear;
close all;
warning off
%% 载入数据
data.S=[1,950,12]; %起点位置
data.E=[950,1,1]; %终点点位置
data.Obstacle=xlsread(‘data.xls’);
data.numObstacles=length(data.Obstacle(:,1));
data.mapSize=[1000,1000,20]; %10m 地图尺寸
data.unit=[50,50,1]; %地图精度
data.S0=ceil(data.S./data.unit);
data.E0=ceil(data.E./data.unit);
data.mapSize0=data.mapSize./data.unit;
data.map=zeros(data.mapSize0);
figure
plot3(data.S(:,1),data.S(:,2),data.S(:,3),‘o’,‘LineWidth’,1,…
‘MarkerEdgeColor’,‘g’,…
‘MarkerFaceColor’,‘g’,…
‘MarkerSize’,8)
hold on
plot3(data.E(:,1),data.E(:,2),data.E(:,3),‘h’,‘LineWidth’,1,…
‘MarkerEdgeColor’,‘g’,…
‘MarkerFaceColor’,‘g’,…
‘MarkerSize’,8)
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);
[V,F] = DrawCuboid(long, wide, pretty, x,y,z);
x0=ceil(x/data.unit(1));
y0=ceil(y/data.unit(2));
z0=ceil(z/data.unit(3));
long0=ceil(long/data.unit(1));
wide0=ceil(wide/data.unit(2));
pretty0=ceil(pretty/data.unit(3));
data.map(x0:x0+long0,y0:y0+wide0,z0:z0+pretty0)=1;
end
legend(‘起点’,‘终点’)
title(‘三维地形地图’)
grid on
axis equal
%%
% index=find(data.map==1);
% [p1,p2,p3] = ind2sub(size(data.map), index);
% figure
% plot3(data.S0(:,1),data.S0(:,2),data.S0(:,3),‘o’,‘LineWidth’,1,…
% ‘MarkerEdgeColor’,‘g’,…
% ‘MarkerFaceColor’,‘g’,…
% ‘MarkerSize’,8)
% hold on
% plot3(data.E0(:,1),data.E0(:,2),data.E0(:,3),‘h’,‘LineWidth’,1,…
% ‘MarkerEdgeColor’,‘g’,…
% ‘MarkerFaceColor’,‘g’,…
% ‘MarkerSize’,8)
% plot3(p1,p2,p3,‘.’,‘LineWidth’,1,…
% ‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
% ‘MarkerFaceColor’,‘g’,…
% ‘MarkerSize’,10)
% legend(‘起点’,‘终点’)
% title(‘三维地形地图’)
% grid on
% axis equal
% xlabel(‘x（km）’)
% ylabel(‘y（km）’)
% zlabel(‘z（km）’)
%% 生成可移动方向
temp=[1,0,-1];
direction=[];
for i=1:3
for j=1:3
for k=1:3
direction=[direction;temp(i),temp(j),temp(k)];
end
end
end
position=find(direction(:,1)==0 & direction(:,2)==0 & direction(:,3)==0);
direction(position,:)=[];
data.direction=direction;
%% 算法参数设置 Parameters
% 基本参数
numAgent=20; %种群个体数 size of population，可自行修改
Max_iter=20; %最大迭代次数 maximum number of interation，可自行修改
lb=0;%下限，可自行修改
ub=1;%上限，可自行修改
dim=prod(data.mapSize0); % 优化变量个数
fobj=@(x) aimFcn(x,data);%目标函数，用以优化
%% 使用优化算法求解
Optimal_results{2,index}=recording;%迭代曲线
Optimal_results{3,index}=bestY;%最佳函数值
Optimal_results{4,index}=bestX; %最佳变量值
Optimal_results{5,index}=result; %优化结果
Optimal_results{6,index}=toc; %运行时间
index = index +1;
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]田疆,李二超.用于无人机三维航迹规划改进连接型快速扩展随机树算法[J].航空工程进展. 2018,9(04)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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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
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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
3 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
4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 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
6 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
7 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
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-796637.html
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-796637.html
到了这里，关于【HBA三维路径规划】蜜獾算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab源码 3759期】的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
