【无人机设计与控制】基于灰狼算法GWO的城市三维路径规划

摘要

本文提出了一种基于灰狼优化算法（GWO）的无人机城市三维路径规划方法。通过模拟城市三维障碍环境，优化无人机的飞行路径，以最小化路径长度和避免障碍为目标。实验结果表明，该方法能够有效规划出满足约束条件的最优路径，并验证了其在复杂环境下的适用性。

理论

1. 问题描述

无人机城市路径规划的核心目标是：

• 最短路径：在起点和终点之间规划距离最短的飞行路径。

• 避障性：保证路径不与城市建筑物或其他障碍物发生碰撞。

• 飞行平稳性：优化路径的平滑程度以保证飞行安全。

2. 灰狼优化算法（GWO）

GWO是一种模拟灰狼捕猎行为的元启发式优化算法，其主要特点包括：

• 种群层次：分为 α、β、δ 和 ω 四个层次，分别表示捕猎的领导者和追随者。

• 位置更新：通过动态调整 α、β 和 δ 的位置，引导种群向最优解逼近。

• 数学模型：