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🔥 内容介绍
1. 概述
无人机三维路径规划是无人机自主导航和控制的关键技术之一。在复杂地形环境中，无人机需要能够自主避障并规划出安全的飞行路径。蚯蚓算法（EWA）是一种仿生优化算法，灵感来源于蚯蚓在土壤中掘进的行为。EWA具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，非常适合解决复杂地形无人机避障三维航迹规划问题。
2. 蚯蚓算法（EWA）
蚯蚓算法（EWA）是一种基于蚯蚓掘进行为的仿生优化算法。蚯蚓在土壤中掘进时，会留下一条蜿蜒曲折的轨迹。EWA算法模拟了蚯蚓的掘进行为，通过不断地调整蚯蚓的运动方向和速度，来搜索最优解。
EWA算法的基本步骤如下：
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初始化蚯蚓种群：随机生成一定数量的蚯蚓个体，每个蚯蚓个体代表一个候选解。
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评估蚯蚓个体：计算每个蚯蚓个体的适应度值，适应度值越高，表示该蚯蚓个体越优。
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选择蚯蚓个体：根据蚯蚓个体的适应度值，选择出一定数量的蚯蚓个体进行繁殖。
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繁殖蚯蚓个体：通过交叉和变异等算子，产生新的蚯蚓个体。
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更新蚯蚓种群：将新的蚯蚓个体加入到蚯蚓种群中，并淘汰掉适应度值较低的蚯蚓个体。
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重复步骤2-5，直到满足终止条件。
3. 基于EWA的无人机三维路径规划
基于EWA的无人机三维路径规划方法，将EWA算法应用于无人机三维路径规划问题。具体步骤如下：
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初始化蚯蚓种群：随机生成一定数量的蚯蚓个体，每个蚯蚓个体代表一条候选路径。
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评估蚯蚓个体：计算每个蚯蚓个体的适应度值，适应度值越高，表示该蚯蚓个体越优。适应度函数可以根据无人机的飞行速度、飞行距离、避障性能等因素来设计。
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选择蚯蚓个体：根据蚯蚓个体的适应度值，选择出一定数量的蚯蚓个体进行繁殖。
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繁殖蚯蚓个体：通过交叉和变异等算子，产生新的蚯蚓个体。
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更新蚯蚓种群：将新的蚯蚓个体加入到蚯蚓种群中，并淘汰掉适应度值较低的蚯蚓个体。
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重复步骤2-5，直到满足终止条件。
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输出最优解：输出适应度值最高的蚯蚓个体，该蚯蚓个体代表最优的无人机三维路径。
📣 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.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
为了验证基于EWA的无人机三维路径规划方法的有效性，进行了仿真实验。仿真实验在MATLAB平台上进行，实验场景为一个复杂的地形环境，其中包含山丘、树木、建筑物等障碍物。
实验结果表明，基于EWA的无人机三维路径规划方法能够有效地规划出无人机的三维飞行路径，避开了所有障碍物，并且飞行路径平滑、连续。
5. 结论
基于EWA的无人机三维路径规划方法，将EWA算法应用于无人机三维路径规划问题，能够有效地规划出无人机的三维飞行路径，避开了所有障碍物，并且飞行路径平滑、连续。该方法具有较强的鲁棒性和全局搜索能力，非常适合解决复杂地形无人机避障三维航迹规划问题。
🔗 参考文献
[1] 刘春玲,冯锦龙,田玉琪,et al.基于改进粒子群算法的无人机航迹规划[J].计算机仿真, 2023(010):040.
[2] 杨向东,周汶锋,张陈宏,等.基于无人机倾斜摄影的三维路径规划[J].机电工程技术, 2023, 52(4):155-160.
[3] 唐熙,王海宝,罗强.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划[J].农业装备与车辆工程, 2023, 61(10):88-92.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-828977.html
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-828977.html
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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
2.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
3 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 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
6 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
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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