【无人机设计与控制】无人机集群路径规划：5种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）求解无人机集群路径规划

摘要

本文研究了无人机集群路径规划问题，采用了五种优化算法（SFOA、APO、GOOSE、CO、PIO）来求解无人机集群在复杂环境中的路径规划问题。无人机集群路径规划问题主要目标是确保多架无人机在避免障碍物的同时，以最优的路径完成任务。针对该问题，本文首先对五种优化算法进行了理论分析，并使用MATLAB对其进行仿真与对比，评估其在路径规划中的表现。通过不同的环境和任务设置，实验结果表明，五种算法各自具有不同的优势，在计算效率、路径长度和避障性能等方面有所差异。基于实验结果，本文分析了每种算法的优缺点，并提出了适用于不同场景的路径规划方案。

理论

无人机集群路径规划问题

无人机集群路径规划是指多架无人机在执行任务时，如何在三维空间中找到一条最优路径，避免碰撞并实现集体目标的过程。路径规划问题涉及无人机的动态、任务要求、环境复杂性及多机协同等多个方面。

路径规划目标通常包括：

• 最短路径：在保证安全的前提下，尽量缩短飞行路径。

• 最优时间：最短时间内完成任务。

• 避障：避免与障碍物发生碰撞，保证路径安全。

集群路径规划需要考虑多个无人机的协调问题，确保在多机环境下能够同时优化路径，减少碰撞风险。

五种优化算法