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🔥 内容介绍
摘要
本文提出了一种基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法首先将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明，该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。
1. 棕熊算法概述
棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于棕熊的觅食行为。棕熊是一种杂食性动物，主要以浆果、昆虫、鱼类等为食。在觅食过程中，棕熊会利用其灵敏的嗅觉和听觉来寻找食物。同时，棕熊也会利用其强大的记忆力来记住食物的位置。棕熊算法BrownOA模拟了棕熊的觅食行为，通过种群中的个体之间的信息交流来搜索最优解。
棕熊算法BrownOA的基本步骤如下：
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初始化种群。种群由一组个体组成，每个个体表示一个潜在的解决方案。
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计算每个个体的适应度。适应度函数衡量每个个体的好坏。
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选择最优个体。最优个体是种群中适应度最高的个体。
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更新种群。种群中的个体通过信息交流来更新自己的位置。
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重复步骤2-4，直到达到终止条件。
2. 基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法
本文提出的基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法主要包括以下几个步骤：
-
复杂地形建模。将复杂地形建模为三维网格地图。网格地图的每个单元格表示地形的高度。
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航迹规划。利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA的种群由一组航迹组成，每个航迹表示一条潜在的飞行路径。航迹的适应度函数衡量航迹的长度、避障性能和飞行安全性。
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航迹优化。对规划出的航迹进行优化。航迹优化主要包括航迹平滑和航迹缩短。航迹平滑可以减少航迹的曲折程度，航迹缩短可以减少航迹的长度。
📣 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
3. 实验结果
为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了仿真实验。实验结果表明，该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。
4. 结论
本文提出了一种基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。该方法可以应用于无人机避障飞行控制系统中，提高无人机的飞行安全性。
🔗 参考文献
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[3] 于涛.基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现[D].重庆大学[2024-01-22].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.838206.文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-831805.html
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