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🔥 内容介绍
摘要
随着无人机技术的发展，无人机在各行各业得到了广泛的应用。在复杂地形下，无人机需要能够自主避障飞行，以确保安全。本文提出了一种基于帝企鹅算法（EPO）的无人机三维路径规划算法，该算法能够有效地规划出复杂地形下无人机的避障三维航迹。
1. 概述
本文提出的无人机三维路径规划算法基于帝企鹅算法（EPO）。帝企鹅算法（EPO）是一种新型的元启发式算法，它模拟了帝企鹅在南极洲严寒环境下觅食的行为。帝企鹅算法（EPO）具有较强的鲁棒性和全局搜索能力，能够有效地求解复杂优化问题。
2. 算法原理
本文提出的无人机三维路径规划算法的基本原理如下：
-
初始化帝企鹅种群。
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计算每个帝企鹅的适应度值。
-
选择适应度值较高的帝企鹅作为父代。
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对父代进行交叉和变异操作，生成子代。
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计算子代的适应度值。
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选择适应度值较高的子代作为新的帝企鹅种群。
-
重复步骤2-6，直到达到最大迭代次数或满足终止条件。
3. 算法实现
本文提出的无人机三维路径规划算法使用Python语言实现。算法的具体实现步骤如下：
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导入必要的库。
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定义帝企鹅类。
-
定义帝企鹅种群类。
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定义交叉和变异操作。
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定义适应度函数。
-
定义主函数。
📣 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.numObstaclesx=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
4. 仿真实验
本文提出的无人机三维路径规划算法在复杂地形下进行了仿真实验。仿真实验结果表明，该算法能够有效地规划出复杂地形下无人机的避障三维航迹。
5. 结论
本文提出了一种基于帝企鹅算法（EPO）的无人机三维路径规划算法，该算法能够有效地规划出复杂地形下无人机的避障三维航迹。仿真实验结果表明，该算法具有较强的鲁棒性和全局搜索能力，能够有效地求解复杂优化问题。
🔗 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] 徐宏飞.面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[J].北京交通大学[2024-01-14].文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-801082.html
[3] 郭启程杜晓玉张延宇周毅.基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划[J].计算机科学, 2021, 48(12):304-311.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-801082.html
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