无威胁情况下任意两点间的无人机路径规划

无人机群协同搜索最佳路径规划法一、无人机群协同搜索概述无人机群协同搜索是一种新型的搜索技术，它利用多架无人机的协同作业来提高搜索效率和覆盖范围。

这种技术在事侦察、灾害救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。

无人机群协同搜索技术的发展，不仅能够提升搜索任务的成功率，还将对相关领域的技术进步产生重要影响。

1.1 无人机群协同搜索的核心特性无人机群协同搜索的核心特性主要包括以下几个方面：- 高效性：无人机群通过协同作业，能够在短时间内完成对广阔区域的搜索。

- 灵活性：无人机群可以根据任务需求快速调整搜索策略和路径。

- 智能性：无人机群能够利用先进的算法进行自主决策，优化搜索路径。

1.2 无人机群协同搜索的应用场景无人机群协同搜索的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 事侦察：在复杂地形或敌方控制区域进行隐蔽侦察。

- 灾害救援：在地震、洪水等自然灾害发生后，快速定位受困人员。

- 环境监测：对森林、海洋等大面积区域进行生态或污染情况的监测。

二、无人机群协同搜索技术的发展无人机群协同搜索技术的发展是一个跨学科、多领域的技术融合过程，需要航空、计算机科学、通信技术等多方面的共同努力。

2.1 无人机群协同搜索的关键技术无人机群协同搜索的关键技术包括以下几个方面：- 路径规划算法：开发高效的路径规划算法，确保无人机群能够以最优路径进行搜索。

- 通信与协同控制：建立稳定的通信机制，实现无人机群之间的信息共享和协同控制。

- 自主决策能力：提升无人机的自主决策能力，使其能够根据实时信息调整搜索策略。

2.2 无人机群协同搜索技术的发展历程无人机群协同搜索技术的发展历程可以分为以下几个阶段：- 初期探索：早期无人机群协同搜索技术主要依赖于简单的编程和预设路径。

- 技术突破：随着算法和通信技术的进步，无人机群协同搜索开始实现动态路径规划和实时信息共享。

- 成熟应用：目前，无人机群协同搜索技术已经在多个领域得到实际应用，并展现出良好的发展前景。

无人机技术中的路径规划算法对比分析无人机技术的迅猛发展为我们提供了许多新的机遇和挑战。

路径规划是无人机操作中的关键环节，它决定了无人机在任务执行中的飞行路径，直接影响着任务的安全性、效率和成功率。

在无人机技术中，存在多种路径规划算法，本文将对其中的几个常见算法进行对比分析。

1. Dijkstra算法Dijkstra算法是一种经典的最短路径规划算法，它基于图论中的贪婪算法，通过计算节点之间的距离和权重来确定最优路径。

在无人机技术中，Dijkstra算法能够快速找到最短路径，但是对于复杂的环境和大规模的网络来说，计算复杂度较高，运行时间较长。

2. A*算法A*算法是一种常用的启发式搜索算法，它在Dijkstra算法的基础上引入了启发式函数来加速搜索过程。

启发式函数通过估计从当前节点到目标节点的最短距离来指导搜索方向，提高了搜索效率。

在无人机路径规划中，A*算法能够在复杂环境中快速找到最优路径，但是需要预先知道目标节点的位置，并且对启发函数的设计要求较高。

3. RRT算法RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种基于随机采样的快速搜索算法。

它通过随机选择采样点，并在搜索树中进行逐步扩展，最终找到路径。

在无人机技术中，RRT算法能够有效处理高维空间的搜索问题，适用于复杂环境下的路径规划。

但是，RRT算法也存在局部最优问题，可能导致无人机不能找到全局最优路径。

4. D*算法D*算法是一种增量路径规划算法，它能够在遇到环境变化时快速调整路径。

D*算法通过局部信息的更新与传播来适应环境的变化，并实时生成新的路径。

在无人机技术中，D*算法能够应对环境变化频繁的情况，使无人机能够实时调整飞行路径。

5. PSO算法PSO（Particle Swarm Optimization）算法是一种仿生优化算法，通过模拟鸟群或粒子的群体行为来获得最优解。

在无人机路径规划中，PSO算法能够在搜索空间中快速找到最优路径，并且对问题的输入和约束条件没有要求，具有较好的适应性。

题目无人机自主飞行航迹规划问题摘要本文分别研究了基于二维平面和三维空间的最优航迹规划问题。

对于第一问，我们在忽略地形和无人机操作性能等因素影响的基础上，将影响无人机飞行的“敌方雷达威胁”和“飞行燃油代价”两个因素进行了量化处理，建立了雷达威胁模型和燃油代价模型，并在这两个模型的基础上建立了基于二维平面的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们依据图论中的相关理论，将二维平面划分成了若干网格，然后使用Dijkstra算法来求最优航迹。

对于第二问，我们在第一问的模型的基础上，同时考虑了地形因素和无人机的操作性能（主要是拐弯），增加了“无人机飞行高度代价”和“无人机操作性能”两个指标，并对其进行了量化处理。

同时，我们对雷达威胁模型进行了适当的简化，建立了一个较复杂的、基于三维空间的最优航迹规划模型。

在求解该模型时，我们将三维空间划分为若干个小方块，在“无人机操作性能”作为补充约束条件的基础上，采用蚁群算法，得到了最优航迹。

在建立以上两个模型的基础上，我们对每个模型的可行性分别进行了分析。

由于规划的约束条件众多而且模糊性大、研究的各因素之间的相互联系及不同种类无人机的控制方式和任务情况各异，因而模型存在着一定的缺陷。

我们用MATLAB（寸建立的两个模型进行了仿真，分别得到了基于二维平面的最优航迹和基于三维空间最优航迹。

此外，我们分析了所建模型的优缺点，并对模型的完善进行了进一步的探索。

关键词：最优航迹Dijkstra 算法蚁群算法MATLAB仿真1.问题的重述------------------------------------------------------------- 2 2•问题的分析------------------------------------------------------------- 23. 模型假设-------------------------------------------------------------- 34. 符号说明-------------------------------------------------------------- 35. 模型的建立------------------------------------------------------------ 35.1问题一模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 35.2问题二模型的分析、建立与求解---------------------------------------- 66. 模型的可行性分析与仿真----------------------------------------------- 96.1模型的可行性分析-------------------------------------------------- 96.2模型的仿真------------------------------------------------------- 107. 模型的评价、改进及推广------------------------------------------------- 128. 参考文献------------------------------------------------------------- 149. 附录----------------------------------------------------------------- 15一、问题的重述无人机的发展至今已有70多年的历史，其军事应用主要是执行各种侦察任务。

而威胁环境 中的威 胁估计与飞机被 雷达或类似的传感 器探 测出的风 险度 有关 ， 需要考虑的信 息包括 无人机传 感器 范围内的威胁位 置和强度。路 径规划算法依赖 于路径规划 空间的建模方式 ， 包括 环境建模和威 胁源建模。 目前针
对 规 划 空 间环 境 和 威 胁模 型 的 建 模 方 法 缺 乏 系统 分 类 和 论 述 。分 析 了战 场 环 境 的 建模 方 法 ， 研 究 了规 划 空 间 的 离 散建模方式 ， 根 据 无 人 机 飞 行 过 程 中 可 能遭 遇 的 威 胁 类 型 进 行 威 胁 源 类 型 的 划 分 ， 并 针 对 三 种 威 胁 类 型 分 别 建 立
第４ ３卷
第 ３期
ห้องสมุดไป่ตู้
航 空 计 算 技 术
Ａ ｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ ３ Ｎ ｏ ． ３ Ｍａ ｙ ． ２ ０ １ ３
２ ０ １ ３年 ５月
无 人 机路 径 规 划 中 的环境 和 威胁 模 型研 究
Ｓｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ Ｂａ ｔ ｔ ｌ ｅ ｉｅ ｆ ｌ ｄ ａ ｎｄ Ｔｈｒ ｅ ａ ｔ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎｇ ｆ ｏ ｒ ＵＡＶ Ｐａ ｔ ｈ Ｐｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ
Ｇ Ａ Ｏ Ｘ ｉ ａ ｏ ． ｊ ｉ ｎ ｇ ， Ｃ Ｈ Ｅ Ｎ Ｘ ｉ ａ ｏ — ｆ ｅ ｎ ｇ ， Ｚ ＨＩ Ｙ ｏ ｎ ｇ
（ １ ． Ｆ ｏ ｕ ｒ ｔ ｈ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｔ ｈ ｅ Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ Ａ ｒ ｔ ｉ ｌ ｌ ｅ ｒ ｙ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｙ ， Ｂ ｅ ｏ ＇ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ８ ５ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． ｈｅ Ｔ Ｍｉ ｌ ｉ ｔ ａ ｒ ｙ Ｒ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｏ ｉｃ ｆ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ Ａ ｒ ｔ ｉ ｌ ｌ ｅ ｒ ｙ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｎ Ｙ ａ ｎ ｓ ｈ ａ ｎ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｙ ， Ｂ ｅ ｊ ｉ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ １ ９ ２， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）

固定翼无人机轨迹规划与路径规划算法研究随着人工智能和自动化技术的不断发展，无人机正逐步成为现代社会中广泛应用的一种技术手段。

无人机的应用领域包括卫星影像定位、搜索救援等领域。

而固定翼无人机是其中常用的一种类型。

然而固定翼无人机在实际使用中，经历了许多挑战，包括如何规划轨迹和选择路径等关键问题。

因此，如何准确、高效的规划固定翼无人机的轨迹和路径算法显得尤为重要。

一、固定翼无人机轨迹规划固定翼无人机的轨迹规划是指无人机在飞行过程中，从起点到终点过程中的路径规划。

而轨迹规划的关键在于尽量减少能量消耗的同时，求出一条符合要求的飞行路径，并确保无人机既安全又能满足要求。

在实际应用中，采用曼哈顿距离规划无人机的轨迹是很常见的一种方法。

曼哈顿距离的思想源于城市的地图，是两点之间水平和垂直距离的和。

这种方法能够很好地实现无人机的轨迹规划，减少能量消耗，提高飞行效率。

而对于复杂地形下的无人机轨迹规划，我们常采用基于遗传算法模拟的随机优化方法。

这种方法不仅可以对复杂地形进行规划，还可以结合当前的气象、空气动力学因素进行实时性飞行规划。

二、固定翼无人机路径规划算法在固定翼无人机的路径规划过程中，我们可以采用基于半正切算法的路径规划。

这种路径规划算法可以准确地测量固定翼无人机的位置和速度，并在空气动力学经过计算后，更好地决策路径规划。

对于复杂地形下的路径规划，利用神经网络算法进行计算是比较常见的方法之一。

神经网络算法可以通过大量的实验和训练，提高路径规划的成功率，减少飞机的能量消耗，然后提高飞行效率。

但是，在采用神经网络算法进行路径规划时，我们需要考虑到网络的实时性和高精度，保证返回精准的路径信息，而不是达到目的地后才发现问题，这对无人机的飞行安全具有至关重要的影响。

三、结论固定翼无人机的轨迹规划和路径规划是保证无人机能够正确飞行，完成任务的关键因素。

通过对多种算法的研究，我们得出了建议采用曼哈顿距离法和遗传算法模拟的随机优化方法规划无人机的轨迹；然后利用半正切算法和神经网络算法对路径进行规划，并保证实时精准。

无人机的航迹规划和控制随着科技的不断进步，无人机已经成为人类生产生活领域中一项重要的智能设备。

它在军事、文化、遥感、救援、消防等领域都发挥了重要作用。

然而，无人机的高度自主、远距离、灵活多变、低成本等特点，也给其使用带来了挑战。

航迹规划和控制技术就是解决无人机操作中的关键问题之一。

航迹规划的基本概念是指无人机从起点到终点的预定的航迹路径规划，其目的是以最短路径、最快速度或其他目标来规划无人机飞行路线，增强其自主性能。

同时，在规划过程中，需要考虑无人机的各种约束因素，如避障、高度、地形、天气等。

这里推荐一个很经典的航迹规划算法-A*搜索算法，它是一种启发式算法，能够较快地找到离起点最近的航线。

规划好航线后，就要进行无人机航线控制。

该过程涉及到的数据和控制面板较多。

对于飞行器来说，它必须收集大量的传感器数据才能很好地制定任务计划并飞行。

例如，无人机的高度计和其它导航工具能够测定剩余的电力、飞行路径和高度等数据，从而及时采取行动。

通过海拔计测得的数据，可以探测到地形的变化并平稳地避免障碍。

在控制面板的维护下，无人机可以调整其飞行姿态、飞行速度和飞行高度，以更适应不同的环境要求。

航迹规划和控制技术公认为是影响无人机性能最重要的两个因素之一，因此，其应用价值也受到了世界各国的高度关注。

近年来，国内外科研人员开展了大量研究，涉及到无人机自主性、自适应控制算法、智能导航系统等方面。

值得一提的是，英国开发了一种“张开翼”系统，无人机可以像飞翔的鸟一样随意飞行，开拓出了全新的自主性领域。

但是在日常使用中，无人机遭遇风险或因不可预期的事故导致失速和崩溃的可能性依然存在。

特别是在航迹规划和控制途中，如果不及时调整航迹和控制参数，很有可能造成无人机无法正常飞行甚至直接失控。

因此，在对无人机进行飞行操作时，必须认真分析每一个可行的措施以确保其安全性。

综上所述，航迹规划和控制技术是无人机应用中不可缺少的环节。

它们的改进和成熟将会对无人机技术发展产生深远的影响，并助力无人机技术更好地服务于人类生产和生活。

ｔ（ ｙ ｋ＋１ ）＝Ｙ ｋ ・ 。 ｉ（ （ （ ）＋ 。ｘｓ ｋ＋１ ） ｎ ）
ｒ ｋ＋１ （ ）＋（ ／ ）・ 唧 （ ）＝ ｋ ａｖ
果 在威胁 联 网状态 下 ， 由于 制导 信息 的共 享 ， 力单 火 元 的任意 一部 雷达 探 测 到 目标 ， 整 个 联 网 内 的威 则
｛（ ＋ ）＝ ｋ ＋ ｋ １ （） ・
× ｏ（ （ ＋ ） ｃｓ咖 ｋ １）
型 的改进算 法的有效性 和合理性 。
关
键
词： 无人 机 ； 线路 径 规 划 ； 胁联 网 ； 型预 测控 制 ； 在 威 模 威胁 时 间窗
中 图分类 号 ： ２８ Ｖ １
文献 标识 码 ： Ａ
文 章编 号 ：００２５ （０ １０ －３７ ７ １０ －７ ８ ２ １ ）３０６ － ０ 目标 指示 概率 概念来 考 虑威胁 源 之间 的通信 与信 息
共享 ， 并改 进威 胁模 型 ， 后 通过仿 真 实验对 比说 明 最 算 法 的有效 性 。
随着航 空技 术 和 现 代信 息 技 术 的发 展 ， 未 来 在
战争 中 ， 某些 特 定任 务将 包 括 众 多 的无 人 机 。而 在
现代 战争 中 ， 防空 系统 性能 日益 提 高 ， 战场环 境 日趋 复 杂 ， 径规 划将 成 为无人 机安 全 突防 的关键 。 路
重 规划 。
源之 间通 过信 息交 流 与 资 源共 享 ， 同完 成 整 个 覆 协
盖范围内的任务。具体是指各个火力单元通过通信 链 路相 连 ， 自的制 导雷 达之 间可 以协 同探测 ， 收 各 且
集 的 目标信 息 可 以共 享 。 参 考文 献 ［ ］ １ 分析 了威胁 联 网对 路径 规 划 的影 响 。即无人 机成 功 穿越 当前 威 胁 区后 ， 试 图穿越 又

基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究一、前言随着科技的发展，无人机的应用范围越来越广泛，无人机路径规划成为无人机应用技术的重要组成部分。

本文旨在探讨基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究。

二、无人机路径规划1.无人机路径规划的定义无人机路径规划是指在空域中确定无人机从起飞点到终点的飞行路线，以及根据飞行任务需求制定执行任务的具体航线。

2.无人机路径规划的意义合理的无人机路径规划可以保证无人机在飞行过程中可靠、高效地执行任务，同时还可以提高任务完成效率和任务完成质量，减少无人机巡航时间和飞机制造成本等多方面的好处。

3.无人机路径规划的瓶颈无人机路径规划的复杂度很高，难以使用简单的规则来解决。

现有的最优化方法无法完全解决复杂的无人机路径规划问题。

因此，需要使用复杂的计算方法和算法来实现。

三、遗传算法1.遗传算法的定义遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过不断的评估和选择，模拟个体的遗传、变异和适应度，实现优化。

2.遗传算法的核心思想遗传算法的核心思想是基于群体智能的思想，通过不断进化，保留有效信息并消除不良个体，从而得到最优的解。

3.遗传算法的应用场景遗传算法可以应用于各种复杂问题的解决，包括机器学习、数值优化、智能优化等领域。

在无人机路径规划方面，也可以应用遗传算法进行优化。

四、基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究1.基本思路基于遗传算法的无人机路径规划与优化研究的基本思路是，将无人机运动轨迹细化为一系列路径点，在路径点的选择、插值和优化上应用遗传算法，从而获得最优的飞行路径。

2.具体实现具体实现的步骤如下：首先，确定无人机的起点和终点，并对飞行区域进行精确的地图划分。

然后，将起点和终点之间的路径点作为基础点，进行路径插值，形成一系列路径节点。

接下来，将路径节点和最优化目标转化为适应度函数，经过选择、交叉和变异等遗传算子的作用，逐步优化目标，获得最优解。

3.优化效果与传统的优化方法相比，基于遗传算法的无人机路径规划与优化方法可以在充分考虑各种飞行条件、环境和系统性能的同时，优化无人机的飞行路径和飞行效率，提高空中巡航和地面监控任务执行的效率和成果，同时还能保证无人机的飞行安全性和运动稳定性。

户（ ０ 一 ｒ）
：
（） ３
【 一 ｅ －
Ｔ ｏ ＜Ｒ
式 中 走 为 表征 雷达 特性 的 系数 ， 。 雷达威 胁模 型在 二 维平 面 的示 意图如 图 ２ ｂ 所示 。 （）
概 率可 表示 为 ：
【 ０
．
ｄ ＞Ｒ ＋５
Ｉ／ ） ５ （ １
Ｐ（ ＾）一
＊基 金 项 目 ： 家 自然科 学基 金 资 助 项 目（０ ７ １１ 国 ６ ７２ ５ ）
作 者 简 介 ： 新 增 （ ９ ６ ） 男 ， 南 舞 阳 人 ， 士 研 究 王 １６ 一 ， 河 博
生 ， 究方 向 ： 能控 制 、 研 智 图像 处 理和 模 式 识 别 。
王 新 增 ， ： 有 时 间 约 束 任务 的无 人 机 航 迹 规 划 方 法 等 具
ｆ ０ ｒ ＞ Ｒ ｏ
√Ｒ 咖 ２ ＋Ｈ 。 ， 地 形 威 胁 的 高 度 做 连 续 性 变 化 处 ）将 理 ， 地形 对无 人机 的威 胁概 率是 随地形 变 化 的 ， 则 设 无 人机 的飞行 高 度为 ｈ 距 离地 形 轴心 ０ 的距 离 为 ；
ｄ， ，ｈ高度 地形 的水 平延伸 半 径 Ｒ ， 则无 人机 的撞地
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｋ ｎ ｎ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｏ ｈ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｂ ｔ ｌ ｒ ａ ｅ ｖ ｒ ｎ ｎ ・ｔ ｅ ｓｒ ｃ ： ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｉ ｄ ａ ｄ ｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉ ｆ ｔ ｒ ａ ｓ ｉ ｈ ａ ｔｅ ａ ｅ ｎ ｉｏ ｍｅ ｔ ｈ ｍｏ ｅ ｆ ｔ ｒ ａ ｓ ｗａ ｕ ｌ ，ｄ ｓ ｒｂ ｄ Ｔｈ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｈ ｅ ｔ ｅ ｔ ｎ ｎ ｈ ｅ ｔ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ． ｗｈ ｎ ｒ ｕ ｅ ｄ ｌｏ ｈ ｅ ｔ ｓ ｂ ｉ ｔ ｅ ｃｉｅ ｅ ｒ ｌｔ ｆｔ ｒａ ｘ ｅ ｔａ ｄ ｔ ｒａ ｒ ｂ ｂｌ ｙ ｏ ｉ ｅ ｏ ｔ ｐ ａ ｎｎ ｏ ｌ ｎ ｉ ｇ ｆ ｒ ＵＡＶ ｔ ｉ ｅ ｔ ｉｔｏ ｓ ｄ ｄ，Ａｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ｔ ｅ ｔｍｅ ｌ ｉ ｏ ｗｉｈ ｔｍｅ ｒ ｓ ｒｃ ｉ ｎ ｗａ ｉ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｈ ｉ ｉ ｔ ｆ ＵＡＶ ’ ｉｓｏ ｍ ｍ ｓ ｉ ｎ，ｃ ｍ ｂ ｎ ｏ ｉｅ ｐ ｒｏ ｍａ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｏ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｆ ＵＡＶ ， ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｗａ ｄ ｐ ｅ ｈ ｔ ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ｄ ｔ ｕ ｔ ｂ ｅ ｔ ｒ ａ ｏ ｔ ｔ ｈ ｔ ｏ ｓ ａ ｏ ｔ ｄ ｔ ａ ｈ ｏ ｇ ｄ ｏ ｓ ｉ ｌ ｈ ｅ ｔ ｃ ｓ ｏ ａ ｆ ｌ ｌ ｎ ｓｉｎ ｔ ｉ ｔ ｕ ｆ ｌ ｇ ｍｉｓｏ ｉ ｉｉ ｍｅ ｌ ｍｉ ，Ａ ＊ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｉ ｒ ｖ ｄ，ｔ ｅ ｃ ｓ ａ ｕ ｔ ｎ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ＊ ａ ｇ ｒ ｈ ｌ ｏ ｉｈ ｗａ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｏ ｔ ｖ ｌ ａ ｉ ｕ ｃ ｉ ｆＡ ｏ ｏ ｌ ｏ ｉ ｍ ｔ ｗａ ｅ ｉ ｎ ｄ ｔ ａ ｅｒ ｌｔ ｄ ｔ ｉ ，ｔ ｅ ｖ ｒ ｂ ｅｓ ｅ ｔ ａ ｅ ｙ ｗａ ｓ ｄ， ｅ ｅ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｅ ｎ ｄ ｈ ｔ ｌ ｂ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｔｂ ｅ ａ ｅ ｏ ｔ ｍｅ ｈ ａ ｉ ｌ ｔ ｐ ｓ ｒ ｔ ｇ ｓｕ ｅ ｄ ｔ ｒ ｎ ｎ ｈ ｏ ｅ ｔ ａ ｌ ｅ ａ ｗｉ

《无人机三维路径规划算法研究》篇一一、引言随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用等领域的应用越来越广泛。

其中，无人机三维路径规划算法作为无人机自主导航与控制的核心技术之一，对于提高无人机的作业效率、安全性以及智能化水平具有重要意义。

本文旨在研究无人机三维路径规划算法的相关内容，分析现有算法的优缺点，并探讨未来发展方向。

二、无人机三维路径规划算法概述无人机三维路径规划算法是指在已知环境信息的基础上，为无人机规划出一条从起点到终点的最优路径。

该算法需考虑多种因素，如地形、障碍物、飞行高度、飞行速度等。

目前，常见的无人机三维路径规划算法包括基于规则的方法、基于图的方法、基于优化的方法等。

三、现有无人机三维路径规划算法分析（一）基于规则的方法基于规则的方法主要通过预设的规则来指导无人机的飞行。

该方法简单易实现，但灵活性较差，难以应对复杂环境。

此外，规则的制定需要大量的经验和专业知识，对于不同环境和任务需重新制定规则，通用性不强。

（二）基于图的方法基于图的方法将环境信息抽象为图的形式，通过搜索图中的路径来规划无人机的飞行轨迹。

该方法可以处理复杂环境，但计算量大，实时性较差。

此外，图的构建需要精确的环境信息，对于动态环境适应性较弱。

（三）基于优化的方法基于优化的方法通过建立优化模型，利用优化算法求解最优路径。

该方法可以处理多目标、多约束的复杂问题，具有较好的灵活性和适应性。

然而，优化算法的计算量大，对计算资源要求较高，且在复杂环境下可能陷入局部最优。

四、无人机三维路径规划算法的改进与优化针对现有算法的不足，研究者们提出了多种改进与优化方法。

例如，可以通过融合多种算法的优势，提高路径规划的效率和准确性；引入人工智能技术，提高算法的智能水平和自适应能力；优化算法的计算过程，降低计算量，提高实时性等。

五、未来发展趋势与展望未来，无人机三维路径规划算法将朝着智能化、自适应、实时性的方向发展。

一方面，随着人工智能技术的不断发展，越来越多的智能算法将被应用于无人机路径规划中，提高算法的智能水平和自主决策能力。

基于移动通信网络的无人机路径规划一、引言目前，随着移动通信网络的不断发展和无人机技术的飞速进步，无人机应用越来越广泛，被广泛运用于科学研究、物流运输等行业中。

但是，在无人机的飞行过程中，路径规划一直是一个重要的问题，如何实现路径规划的高效、准确是当前无人机研究的重点之一。

本文将介绍基于移动通信网络的无人机路径规划。

二、无人机路径规划相关技术1.全球定位系统全球定位系统（GPS）是无人机路径规划中重要的技术之一，它可以实现无人机的空中定位，并实现对无人机的控制。

但是，在某些特殊环境下，如军事目标、地下室等地方，GPS信号可能不稳定或者根本无法接收到，如何实现路径规划还需要依靠其他技术。

2.基于图像识别的路径规划基于图像识别的路径规划是无人机路径规划中的另一种重要技术，它可以实现对目标的准确识别，并实现路径规划。

但是，此技术需要无人机配备高清晰度相机，对无人机的负载会有较大的影响。

3.基于移动通信网络的路径规划基于移动通信网络的路径规划是无人机路径规划中的新兴技术，其实现路径规划的核心思想是，利用移动通信网络提供的网络信息和无人机的航拍无线网络状况等信息，实现无人机的路径规划。

基于移动通信网络的路径规划具有无需外部设备的优势，并且可以在不稳定的GPS信号环境下实现路径规划，因此，其开发前景非常广阔。

三、基于移动通信网络的无人机路径规划实现过程1.数据传输与信息交互在进行基于移动通信网络的无人机路径规划之前，需要提前搭建网络体系，同时，无人机还需要搭载相应的数据传输设备，将采集的信息传输到无人机控制中心中，无人机控制中心再将信息传输到智能决策器中，完成信息交互。

2.路径规划算法设计在无人机控制中心完成信息交互之后，需要运用路径规划算法进行路径规划，如最短路径算法、遗传算法、粒子群算法等，得到最优路径。

3.执行无人机飞行任务得到最优路径后，需要将路径信息传输给无人机控制系统，让无人机执行任务。

在飞行过程中，无人机需要实时监测飞行环境状况，并根据情况自主调整飞行航线。

迹 规 划 系统 通 常 由 以下几 个 部 分 组 成 ： 象 、 形 、 气 地 敌 情 等数 据处 理模 块 ， 全局 （ 离线 ） 径 生成 模块 ， 路 在
益 先 进 且 防空 体 系 日益 完 善 的 现 代 战争 环 境 中 ， 航 迹规 划 是 提高 无 人 机作 战效 能 、 施 远 程精 确 打 击 实 的有 效手 段 ， 规划 算法 是航 迹规 划 的核 心 ， 法 的优 算
『 厂考 丽
的遗 传算 法 、 工神经 网络算法 以及 蚁群算 法 。 人
２ Ｉ 遗传 算 法 （ ． ＧＡ）
图 ３ 遗 传 算 法 应 用 流程
遗传 算法 起源 于对生物 系统所 进行 的计 算 机模 拟研 究 ， 由 Ｍｉ ｉａ 是 ｃ ｇ ｎ大学 的 Ｈｏｌｎ ｈ ｌ ｄ教 授 在文 献 ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍ ｍ ｏ ｏ ｅ Ｐｌ ｎｎｉ ｌ ｏ ｉ ｈ ｓ ｓ ａ ｃ ｆ Ｃｏ ｎ Ｒ ｕｔ ａ ｎｇ Ａ ｇ ｒ ｔ ｍ
ｆ ｒ Ｕｎｍ ａ ｏ ｎｎｅ ｒ Ｖ ｅ ｃ ｅ ｄ Ａｉ ｈｉ ｌ
Ｗ ＡＮＧ ｕ Ｊ ｎ，Ｚ ＨＯＵ ｈ － ａ Ｓ ｕ ｄ ｏ，Ｚ ＨＵ ｏ ｔ ｏ Ｇｕ —ａ ，ＣＨＥＮＧ ｎ Ｌｏ ｇ，ＬＵＯ ｅ Ｗ ｉ
将 遗传 算法应 用于无 人机航 迹规划 主要 流程可
以分为 如下 几点 ： （ ）编码 ： １ 遗传 算 法 在 进行 搜 索 之前 首 先要 对 无 人 机位 置 以及 航迹 可 行性 编码 ， 因的编 码 方式 基
基本 的 遗传 操作 得 到 下 一代 群 体 ， 中选 择 的 目的 其
Ｖｏ ．３ Ｎｏ ８ Ｉ ７。 ．
Ａｕ ２ １ ｇ， ０ ２
火 力 与 指 挥 控 制

!计算机测量与控制!"#"$!$%!&"!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!#%))!#收稿日期 "#"$#%#+$!修回日期 "#"$#"#$%基金项目 四川省教育厅科研课题!%'J W #"$'"%作者简介 龙舰涵!%('#"&男&四川泸州人&硕士&主要从事网络化测控方向的研究%许湘扬!%((""&男&湖南湘潭人&硕士&主要从事无线传感器网络方向的研究%引用格式 龙舰涵&许湘扬!基于改进萤火虫算法的无人机路径规划(*)!计算机测量与控制&"#"$&$%!&"*%))%+$!文章编号 %)+%,&(' "#"$ #&#%))#'!!-./ %#!%)&") 0!1234!%%5,+)" 67!"#"$!#&!#"&!!中图分类号 89","!!文献标识码 ;基于改进萤火虫算法的无人机路径规划龙舰涵 许湘扬!泸州职业技术学院电气与电子工程学院&四川泸州!),)###"摘要 针对无人机在自适应巡航路径规划存在的效率低'规划困难等问题&提出一种多角度改进的萤火虫算法$首先利用=@P ]F T @P V 混沌特性初始化种群&改善了初始种群不易产生的问题$其次利用R E B4T 641混沌变异改进吸引度系数&提高了个体跳出当前状态逃离局部陷阱解的概率&加快收敛速度$同时针对步长因子过于固定的问题&引入>P V F 飞行策略改进位置更新公式和步长更新公式&提高了种群的搜索范围和有效性$最后基于建立的优化函数进行仿真&结果表明&相较基本萤火虫算法&改进算法路径长度减少+<,+_&节点减少$%<&+_&平顺度优于改进前&收敛时间减少%'<&,_&取得良好的收敛效果&有助于无人机在真实场景完成飞行作业%关键词 改进萤火虫算法$无人机$混沌映射$自主巡航$路径规划3V W9*&:9.*,,0,17*+'8",P #$("='8S 0('2.63.1"(0&:#>.M N*4A 2@A 2&e ?e 4A 2B F A 2B!J 1@E E R E XH R P 16S 41A R A 2KH R P 16S E 241H 2B 42P P S 42B &>C O @E Cg E 1A 64E 2A R A 2K8P 1@241A R =E R R P BP &>C O @E C !),)###&=@42A "3A +&(*4&*;4Q 42B A 66@P 7S E ]R P Q T E X R E ZP X X 414P 21F A 2K K 4X X 41C R 6F 42A 2A K A 764V P 1S C 4T P 7A 6@7R A 2242BX E S A 2C 2Q A 22P K A P S 4A R V P @4[1R P !?;g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g 6E 1E Q 7R P 6P 6@P X R 4B @6E 7P S A 64E 242S P A R T 1P 2P !B '6C "(8+*4Q 7S E V P K X 4S P X R F A R B E S 46@Q $?;g $1@A E 641Q A 7742B $A C 6E 2E Q E C T 1S C 4T P $7A 6@7R A 2242BD !引言无人机!;g "是一种常见的便携式遥控设备%?;g 由于成本低'适用场景多等优点&广泛应用于大气探测行业'电力行业等行业(%&)%;g 路径规划是?;g 飞行领域内的关键技术之一()')%路径规划一般是指确定;g 的起飞位置和目标任务后的一系列优化问题((%#)%根据;g 的机动性'地理环境威胁和约束条件&规划出最优或次优飞行路径%规划路径的优劣直接影响无人机能否顺利完成任务%因此&无人机路径规划技术已成为无人机发展的关键%传统路径规划算法包括人工势场法(%%)';%算法(%,)等&传统算法需要环境精确建模且运算量较大&存在可行解时可以找到解&但当函数不连续'不可微时&则很难适用%因此在处理解决复杂问题&尤其是离散变量'非连续性问题&智能算法具有更好的适应性%常见的包括蚁群算法(%")'粒子群算法(%$)&基本蚁群算法全局搜索能力强&稳定可靠&但信息浓度低&精度不高&搜索速度慢(%&)$差分进化算法&这种算法参数较少&易控易实现&但寻优效率不高(%))$鱼群算法&基本鱼群算法面对复杂环境有较高适应性&但经验行为学习能力不够&收敛准确度较低(%+)$遗传算法可同时进行多寻优&但后期收敛速度慢&易得局部最优解(%')$深度学习法具有较强的搜索能力&但卷积神经网络较为复杂&三维规划数据量较大(%()%萤火虫算法!I ;"是D ;M N 开发的群体启发算法之一%其受到萤火虫闪烁的灯光照亮启发%萤火虫闪烁是为了寻找配偶或抵抗捕食者的攻击%当萤火虫和光源之间的距离增大时&光吸收导致光变得越来越弱%萤火虫算法作为群体智能算法之一&也容易陷入局部最优%在过去的几!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期龙舰涵&等*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于改进萤火虫算法的无人机路径规划#%)+!#年里&许多学者开发了新的I ;变体&以避免过早收敛问题("#"$)%尽管这些改进算法已被证明在解决优化问题上是有效的&但仍存在以下缺点*改进方法仅限于算法的部分优化&没有从整体上考虑萤火虫种群的特征%尽管I ;算法在个别阶段的优化效果较好&但随着优化问题维数的增加&其性能也会像其他群体智能算法一样下降%然而&在复杂飞行环境下&无人机路径规划问题往往是高维的%另外&通常在路径规划阶段&如果不考虑运动学约束&算法规划的路径在实际情况下无法飞行%针对以上问题&本文基于多角度改进结合莱维飞行对基本萤火虫算法做出优化%引入=@P ]F T @P V 映射优化算法初期粒子分布&使得全局搜索能力得以提升$引入R E B 4T 641混沌函数改进吸引度系数%&增强算法局部搜索能力&提高后期收敛速度$利用>P V F 分布改进萤火虫个体的搜索步长&得到新的位置更新公式和新的步长更新公式&提高了种群的搜索范围和有效性%E !基本萤火虫算法萤火虫算法是一种智能仿生算法&模拟萤火虫飞向更亮个体的特征%它是基于萤火虫的闪烁模式和行为&这基本上是基于生物发光现象&这是一个过程&负责闪烁的光和交配伙伴被吸引使用这些光%这些灯的潜在优势是&更亮的萤火虫会吸引其他不那么亮的萤火虫&这种现象使得萤火虫可以探索搜索空间&即更新它们的位置%利用目标函数计算每只萤火虫的亮度!适应度"%此外&I ;与其他优化算法相比有两个主要优势*自动划分和处理多模态目标函数的能力%这意味着整个萤火虫种群能够自主的分裂成若干子群体&各个群体都能够在局部最优周围进行聚集&从而在所有的这些解之中得到最优的全局解%此外&如果搜索代理的数量适当大于最优的数量&则分割的性质有利于搜索代理同时找到所有的最优%I ;基于两个概念&即亮度和吸引力&随着距离的增加而降低%问题的可行解即萤火虫的位置&萤火虫的亮度即适应度函数%可行解不断接近最优解的过程就是萤火虫飞向更亮个体的过程&直到满足预设条件&即完成任务%将这个过程以数学的形式表述如下*假设有(只萤火虫&求解问题的维度是M &;5`!;5%&;5"&/&;5M "&!5`%&"&/&("表示第5只萤火虫的位置&相应的;8`!;8%&;8"&/&;8M "&!8`%&"&/&("表示第8只萤火虫的位置%个体5和8之间的距离058如式!%"计算*0583;5D ;83'M>3%!;5>D ;8>"槡"!%"式中&;5>和;8>分别表示>维中&第5只和第8只萤火虫所在的位置%萤火虫的亮度更新公式如式!""&吸引度更新公式如式!$"所示*939#,D $0!""030#,D $0!$"!!其中*9#表示萤火虫初始亮度&0#代表初始吸引度&$表示吸引系数%若萤火虫8更亮&则萤火虫5向8移动时的位置公式如下*;5>!*7%"3;5>!*"70!;8>!*"D ;5>!*""7)5!*"6!,"!!其中*;5>!*"和;8>!*"表示在>维时萤火虫5和8迭代至第*代时的位置&)5!*"表示萤火虫5第*代时的步长因子&6服从均匀分布&取值范围为(5#<&&#<&)%F !改进的萤火虫算法F G E !!:'A 6+:'=混沌映射初始化混沌在自然界的非线性系统中普遍存在&看似无逻辑的混沌过程却有其规律性%混沌过程的规律性在于其能不重复地遍历所有状态&因此遍历性的优点引入群智能算法&能极大地避免陷入局部极值(","&)%通过=@P ]F T @P V 混沌映射使得萤火虫随机混沌的形成初始种群&与其他诸如R E B 4T 641'T 42P 等混沌映射相比&以=@P ]FT @P V 映射方式产生的粒子全局分布更广&信息更加全面&可以更好的避免信息片面带来的种群易得局部最优的问题%本文采用=@P ]F T @P V 混沌映射生成混沌变量&如式!&"所示*;47%31E T !F A S 1B <+;4"&;4((D %&%)!&"式中&F 为混沌的阶次&当F /"时&初始值任意设置&经过混沌迭代处理后的序列均不相关&本文取F `,&由公式计算生成彼此互不相关&但所有变量具遍历性质的混沌序列%利用=@P ]F T @P V 映射产生初始化种群的步骤如下%J 6P 7%*若M 维空间存在(只萤火虫&随机生成M 维向量I `!2%&2"&/&2>"&25((5%&%)&5((%&>)作为第一只萤火虫的初始信息$J 6P 7"*用式!&"对I 向量的各维度进行迭代(K %次&得到其他(K %只萤火虫信息$J 6P 7$*将(个经过混沌的个体映射到解空间&具体如式!)"所示$;5>3T >7!%725>"@!L >D T >"+"!)"!!第>维解空间的上界和下界分别用L >和T >表示&式!&"得出的第5个萤火虫的第>维即25>&;5>即经过映射后&第5个萤火虫的第>维坐标值$J 6P 7,*将(个萤火虫的适应度函数分别进行计算并排序&选N 个优质个体作初始种群%F G F !."10+&04混沌改进吸引度系数 经典的R E B 4T 641混沌映射是一个动态随机的过程&相比其他方式其具有更好的局部精确性&因此在局部寻优阶段对吸引度衰减系数$采用混沌逻辑处理&可跳出当前状态逃离局部最优解%混沌序列处理方式如式!+"所示*;57%3';5!%D ;5"&'((#&,)&;5((#&%)&53%&"&###&4!+"!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#%)'!#!!其中*'是控制参数&本文取'`,&式!+"此时已进入完全混沌状态%为使吸引度衰减系数$和算法运行过程相匹配&引入另一变量U +&其值与适应度函数联系紧密&这样处理可以在算法执行初期&当$的值较小时&9值会很大&此时便可以增强全局搜索能力$算法执行后期&当$的值较大时&9值会变小&可提高局部搜索能力&U +计算如式!'"所示*U +!*"3%!E $5!*D %"D E $5!*D """槡"7%!'"$35*,0%Q A \U +;57%!("!!其中*%Q A \是最大迭代次数&5*,0是当前迭代次数&通过此公式可调节$取值&E $5!*"是最佳适应度函数值%F G H !O '=6飞行策略改进步长>P V F X R 4B @6是法国数学家>P V F 在"#世纪$#年代提出的一种随机行走机制&其行走步长满足稳定的重尾分布&在局部位置有较大的跳跃概率%>P V F 飞行的概率密度分布具有尖峰'非对称和拖尾特征%它的运动模式在频繁的短距离跳跃和偶尔的长距离跳跃之间交替&可以跳出局部最优&扩大种群搜索区域%许多昆虫和动物&如苍蝇和驯鹿&遵循类似自然界>P V F 飞行的轨迹%引入>P V F 飞行的随机搜索策略代替基本算法的步长因子("&&"+)%改进的基本思路是利用>P V F 分布的概率分布特性&改良个体搜索步长的随机性&提高了种群的搜索范围和有效性和全局综合搜索能力%>P V F 飞行化简后的数学描述为*Q ,G 2!+&$&'"3$""P \7D $"!+D '()"槡#$!+D '"&##'#+#&+3)*+#!%#"!!引入>P V F 飞行后位置更新公式为*;5!*7%"3;5!*"7 Q ,G 2!("!%%"!!其中* 是点对点乘法&Q ,G 2!("是符合Q ,G 2分布的步长随机函数*Q ,G 2!("=L 3*D (&%#(3$!%""!!改进后步长的计算公式如下所示*+3'V +V!%$"!!其中*'&+服从正态分布%#'3;!%7!"#T 42"!";!%7!""#!#"!!D %"+<=>?"!%,"!!其中*!取%<&&为方便计算&对该正态分布进行简化*'=(!#&#"'"3(!#&#<)())""!%&"+=(!#&#"+"3(!#&%"!%)"F G I !算法实现流程本文算法的实现具体流程如下*图%!不同标度参数下的>P V F 分布%"建立$维高空作业环境&设置起终点&生成等高度自适应巡航栅格图%""初始化算法中初始亮度9#&初始吸引度0#&最大迭代次数%Q A \&萤火虫数目(&混沌映射后选择的优质个体N %$"引入=@P ]F T @P V 映射&用式!&"!!)"生成萤火虫初始种群%,"根据式!+"!!("计算吸引度系数$%&"代入吸引度系数至式!""!!$"&再通过式!%"计算各萤火虫的相对荧光亮度9&距离058&吸引度0%)"根据公式!,"的莱维飞行策略更新位置%+"对位置更新后的个体重新计算相对荧光亮度9%'"当前迭代次数5*,0与最大迭代次数%Q A \作比较&若5*,0$%Q A \则退出迭代&若5*,0#%Q A \则执行第四步%("算法结束&输出最优结果%具体流程图如图"所示%F G J !算法时间复杂度分析为了更清晰地考察和评价改进萤火虫算法的复杂性&将其与传统萤火虫的复杂性进行了比较%首先&需要分析了I ;的时间复杂度%在I ;算法中&假设终止条件为:A \&其总体大小为(&问题的维数为M &算法的执行时间是*%&求一个解的时间为*"%I ;的时间复杂度为Y !:A \%(%(%M %!*%j *"""%所以它可以表示为Y !(""%然后&分析改进I ;的时间复杂度%在改进算法中&假设终止条件'总体大小和问题的维数分别与I ;相同%生成的组的大小为P %计算时间>5'生成组N '对;8的评价'对N 的评价'对;:A ,+*的评价的时间分别为*$'*,'*&'*)'*+%改进I ;的时间复杂度为Y !:A \%(%M %!(%*$j (%*,j ,%(%*&j P %P %*)j *+""%因此&它可以表示Y !("j (%F ""%很明显&改进I ;的时间复杂度取决于生成的组的大小%由于自适应多群机制&P 的值可以是!#&("之间的任意值&因此改进I ;的时间复杂度在Y!(""和Y !($"之间%!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期龙舰涵&等*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于改进萤火虫算法的无人机路径规划#%)(!#图"!算法流程图虽然改进I ;的时间复杂度比I ;要低&但为所提出的自适应多群机制增加计算成本是值得的%原因之一是利用所提出的混沌初始化机制将搜索空间划分为多个子空间&可以在搜索空间中探索出更满意的解%另一种是增加对一些较好的萤火虫的评价&可能有助于I ;增加逃脱局部陷阱的概率%H !无人机飞行环境建模及优化H G E !飞行空间;g 在三维空间中执行飞行任务&空间跨度大&环境复杂%此外&无人机受到许多条件的约束%因此&路径规划需要平衡搜索时间'路径代价和计算复杂度&以满足实际工程的要求%路径规划的目标是在复杂环境和各种约束条件下找到到达目标点的可行路径%在环境模型中&轨迹点的位置用三维坐标!;5&25&W 5"!5`%&"&/&(+"表示&;g 飞行空间表示为*!;5&25&W 5" ;Q 423;53;Q A \&2Q 42325322Q A \W Q 423W 53W 3Q A \!%+"!!其中*;Q 42&;Q A \&2Q 42&2Q A \&W Q 42&W Q A \分别表示飞行空间边界%H G F !约束条件%"距离成本约束*在;g 执行飞行任务的过程中&距离较短的飞行轨迹!N E 50+*&N "&N $&/&N T 1+*"比距离较远的轨迹具有更好的性价比%通过缩短飞行距离'降低无人机燃油消耗和缩短飞行时间&降低了飞行成本%考虑到无人机自身携带的燃料有限&需要将飞行距离控制在一定限度内&可用以下表达式来表征距离成本约束%!3'(53#E5!%'"E 53!;N D ;N ""7!2N D 2N ""7!W N D W N "槡"!%("式中&!!!3!Q A \"为距离代价&(为构成一条完整飞行轨迹的轨迹段数&E 5为轨迹4的距离代价%""飞行高度限制*气压'风速等因素对无人机的飞行有着巨大的影响%考虑到无人机飞行的安全&飞行高度应控制在一定范围内&飞行高度不能过高或过低%设环境模型在航迹点!;N 5&2N 5&W N 5"处的地形高度%&1$为&E U 表示最小飞行高度&J 定义为最小飞行高度可调信息%J 3#&E U 3%&1$E U D %&1$&2<*U ,0=5+,!"#"!!$"最大偏角约束*在飞行过程中&无人机需要及时调整飞行姿态&这受到其机动性的限制%只有当偏角小于最大偏角时&无人机才能保持稳定的飞行姿态%设某航迹段与其相邻航迹段的向量为$5`!;N 5j %5;N 5&2N 5j %52N 5&W N 5j %5W N 5"&最大偏角满足约束条件*1E T !Q A \3$%57%@$5!$57%""@!$5"槡"!"%"!!,"最大俯仰角约束*影响无人机俯仰角的因素包括风向'气候和自身机动性%此约束限制;g 在特定角度范围内向上或向下飞行%最大俯仰角可以用数学表达式描述*6A 20Q A \/W N D W N$5!"""H G H !平滑操作为满足无人机特殊的飞行机动特性&需要对算法生成的飞行路径进行平滑处理%普遍采用的方法是对生成的航迹曲线进行拟合&增加了工程的工作量%三次样条插值是一种分段的插值方法&它在原轨迹点中利用若干个插值点形成一条平滑的轨迹%三次样条插值法处理过的无人机飞行轨迹更加平滑&无需对算法规划的路径进行曲线拟合%既可以使得无人机在紧急制动或者紧急转向时具有良好的动态性能&又可以减少路径生成过程的冗余度%因此&本文采用三次样条插值曲线来构建和表示无人机飞行路径%$<$<%!三次样条插值设2为区间(1&A )的一部分&若函数?!;"满足*%"?!;"(6"(1&A )$""?!;5"`E !;5"5`#&%&"&/&4$$"?!;"是每个子区间(;5&;5j %)!5`#&%&"&/&4!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#%+#!#5%"上的三次多项式&那么?!;"被称为分区2的三次样条函数%如果在节点;5上给定一个函数值&且?!;5"`25&则!;"称为三次样条插值函数%为了确定唯一&需要添加$个常见的边界条件*%"?!1"`2#&?!A "`24$""?!1"`2#&?!A "`24$$"?!1j #"`?!A 5#"&?!1j #"`?!A 5#"&?!1j #"`?!A 5#"%$<$<"!代码设计三次样条插值是一种分段插值方法%每段之间的样条是不一样的%全部轨迹曲线都是一阶连续&而在轨迹节点是二阶连续的%因此&轨迹节点的数量表示整条飞行轨迹的转弯次数%虽然环境条件很复杂&但一般只需要三至五次就可以躲避全部的障碍%根据环境变化选择飞行轨迹节点的位置%本文将一条路径上的所有节点视为萤火虫的编码&即一条路径上4个路径节点的三维坐标构成萤火虫个体的45$维坐标%假设已经确定了4个路径节点的坐标&分别为0%`!;0%&20%&W 0%"&<<<&04`!;04&204&W 04"&路径的起点和终点坐标分别为!;+&2+&W +"和!;*&2*&W *"%分别在区间(;+&;0%&;0"&<<<&;04&;*)&(2+&20%&20"&<<<&204&2*)和(W +&W 0%&W 0"&/&W 04&W *)&插值点坐标为!;%&;?"&/&;&"&!2?%&2?"&/&2?&"&!W ?%&W ?"&/&W ?&"&并通过三次样条插值%那么将轨迹点'插值点以及起终点的连接起来就是;g 规划的飞行路线%$<$<$!适应度函数与碰撞检测无人机的飞行轨迹不能与障碍物产生冲突&路径长度要求尽可能短%碰撞检测的目的是检查规划的飞行路线是否穿过障碍物%对三次样条插值后的曲线按路径节点进行分段%每个节点产生2!;&2"5!;05&205"&!;%&2?%"&/&!;&&2?&"3和2W 5W 05&W ?%&W ?"&/&W ?&3集合&两个集合构成路径曲线上的一点%本文将障碍定义为三元函数J `1C j A I j B X %!1&A &B "表示权重插值%对函数J 数据进行插值&得到集合2!;&2"3值对应的插值函数值%将函数值与集合2!W "3进行比较&以确定路径是否通过障碍物%本文构造的适应度函数为*W 3Q 4b !"$"b 3b %E %7b "E "7b $E $!","Q 3'453%!;57%D ;5""7!257%D 25""7!W 57%D W 5"槡"!"&"式中&E %'E "'E $分别为飞行高度'最大偏航角'最大仰角的代价%满足b %j b "j b $`%%I !仿真及分析I G E !算法性能实验为了研究改进I ;的性能&对来自=H ="#%$的"'个测试函数分别利用传统I ;和本文算法独立执行$#次实验%在L 42K E Z T 环境下使用:;8>;W "#%']进行了测试%参数设为随机参数)`#<"&固定光吸收系数5$%&&初始亮度9#`%&系数$`%&0`#&最大的迭代次数为'##&问题维数为%#%结果如表%所示%表%!算法性能对比结果函数I ;本文算法均值方差均值方差I %&!(%H j #$$!$(H j #$&!$%H [%%%!&$H [%#I ",!"'H j #'"!($H j #'"!()H j #"(!#&H j #$I $'!&#H j %#%!(%H j %"%!#+H j #%)!+(H j ##I ,(!,+H j #))!)'H j #)%!$$H [#"%!"(H j #"I &%!#)H j #,%!$)H j #$%!+"H [#)%!(,H [#$I )"!",H j #")!$)H j #""!'&H [#%$!#+H j ##I +"!'+H j #&"!#$H j #&"!(#H j ##%!')H j #%I '"!#"H j #%,!+'H [#""!#%H j #%&!%&H [#"I (,!&%H j ##+!&&H [#%&!&)H [#$"!%'H j ##I %#+!((H j #"$!#"H j #%&!(%H [#"%!%%H j #%I %%,!(%H j #%$!%&H j #%%!#(H j #%'!,,H j ##I %"%!)'H j #"'!$,H j #%(!(&H j ##"!+)H [%%I %$%!%$H j #"%!$"H j #%%!,,H j #%'!)%H [#%I %,%!%(H j #$"!&$H j #"(!('H j #%$!(%H j #"I %&%!%$H j #$%!+)H j #"$!$#H j #"%!)%H j #"I %)%!()H [#%(!#(H [#%"!+'H [#"%!")H [#%I %++!"+H j #%$!'+H j #%%!#)H j #%$!,+H j ##I %'%!,(H j #"%!&)H j #%'!$#H j ##,!&'H j ##I %((!#,H j #$)!#'H j #$"!")H [#%'!$#H [#"I "#"!&#H j ##%!&$H [%#%!$$H j ##"!&(H [#%I "%%!#$H j #$%!#&H j #%$!##H j #""!&"H [#&I ""%!$+H j #$"!'"H j #"&!'(H j #"(!$$H j #%I "$'!((H j #""!,)H j #"+!$,H j #"&!++H j #%I ","!"&H j #")!&$H j ##"!##H j #"&!&$H j #%I "&"!",H j #""!+,H j ##%!"&H j #")!%(H j #%I ")$!%)H j #"&!+'H j #%%!""H j #"&!&"H j #%I "+&!$"H j #""!,+H j #%$!+"H j #"+!##H j ##I "''!%,H j #""!)&H j #"$!##H j #"%!,,H j ##将本文算法的精度与传统I ;算法进行比较&其中结果是使用$#次运行的平均值得到的%从表中可以看出&结果表明&在=H ="#%$的"'个测试函数中&本文算法在测试函数中精度均优于传统I ;算法%从表中的结果可以看出&基于多角度改进策略的萤火虫算法在单峰函数上表现良好&而对于多峰函数以及组合函数&搜索步长的设置会影响本文提出的算法%另外引入L 4R 1E \E 2秩检验&在&_的显著水平下进行试验&当)3#<#&时&则存在显著性差异%反之当)$#<#&时&则表示差异不显著&用(+H 表示&具体结果如表"所示%由其可以看出&改进算法与基本I ;算法存在显著差异&改进算法更具优势%!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第&期龙舰涵&等*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""基于改进萤火虫算法的无人机路径规划#%+%!#表"!L 4R 1E 2\E 2秩检验9值函数I ;本文算法I %#!##%&%!,,H [,I "%!"%H [%"%!"%H [%"I $#!##%"#!##"'I ,%!"%H [%"%!"%H [%"I &%!)$H [%%%!"%H [%"I )#!#%')#!##"$I +%!%)H [%,%!#$H [%,I '%!$)H [%$%!"(H [%$I (%!',H [%"%!&"H [%"I %##!#%+&#!#%%$I %%%!'+H [%"%!&&H [%"I %"%!$$H [%"%!"%H [%"I %$%!,"H [%$%!#(H [%$I %,M +;%!#)H [%%I %&%!&%H [%"%!#%H [%"I %)%!&&H [%%%!%&H [%%I %+%!((H [%$%!&)H [%$I %'%!$"H [%"%!%'H [%"I %(%!(%H [%"%!+%H [#"I "#%!%&H [%%%!%%H [%%I "%%!)'H [%"%!#(H [%"I ""%!$,H [%%%!,,H [%%I "$#!#""#!#%+I ",%!)"H [%%%!$)H [%%I "&%!,(H [%"%!",H [%"I ")%!&$H [%"%!)%H [%"I "+%!"$H [%%%!%'H [%%I "'%!)&H [%"%!&%H [%"I G F !环境建立本文以数学模型建立模拟高空环境&主要研究山地地形的;g 的自适应巡航路径规划问题%以山峰的形式模拟无人机高空工作面临的地形状况&将无人机实际工作环境用三维的山地环境表示&如图$所示%整个模型空间为%&#b %&#b "&#&;(!#&%&#"&2(!#&%&#"&W (!#&"&#"%图$!高空三维环境建模I G H !参数设置为检验改进后萤火虫算法的规划性能&基于L 42[K E Z T %%系统':A 6R A ]U "#%+A 平台'内存%)N W 等硬件环境&分别利用改进前后I ;算法进行规划对比%基于上节中建立的模拟山地环境&并且设置无人机的飞行起始点为!#&#&%)#"&终点为!%&#&%&#&%)#"&将无人机视为质点&尺寸忽略不计%算法中主要参数初始值需通过多次仿真实验获取&具体如表$所示%表$!基本仿真参数设置参数取值参数取值吸引系数$%种群数量(&##最大迭代次数%Q A \,##优质初始种群N $##步长因子)(5#<&&#<&)初始亮度9#%莱维飞行步长参数!%<&初始吸引度0#%I G I !实例仿真分析基于模拟山地环境&并按上节参数取值初始化算法中的相关参数&分别利用多角度改进的I ;算法和基本I ;算法对无人机的航线进行规划%图$为基本I ;算法规划的飞行路径&图,为本文算法规划的飞行路径%两种算法各项指标对比如表$所示%图,!算法改进前规划路径从图,'图&及表,可以看出&相比于基本I ;算法&多角度改进的I ;算法规划路线的飞行距离更短&转向次数更少且可以更快寻得最佳飞行路线%具体表现在路径长度减少+<,+_&节点减少$%<&+_&收敛时间减少%'<&,_%另外飞行轨迹中没有尖锐的急转向角度&整个航线平滑度得以提升&满足无人机在真实环境下的飞行约束%因此在对无人机飞行路线进行规划时&本文算法对无人机真实作业场景具有更强的适应力&能够帮助无人机安全高效的完成飞行作业%而基本萤火虫算法规划的飞行路线中存在一些无用路径&且存在尖锐的转角&这可能导致无人机硬件损耗增加&无法很好适应复杂环境%!投稿网址 Z Z Z!0T 01R F3O !1E Q Copyright ©博看网. All Rights Reserved.。