基于Matlab的混合遗传算法与蚁群算法无人机三维路径规划应用研究

要：随着无人机技术的迅速发展，无人机的路径规划问题成为了航空控制、环境监测、物流配送等多个领域中的关键技术之一。在复杂的三维环境中，无人机路径规划面临着障碍物避让、路径最优化等多个挑战。传统的路径规划方法往往难以满足动态环境中高效、可靠和安全的需求。为了解决这一问题，本研究提出了一种结合遗传算法（GA）与蚁群算法（ACA）的混合优化方法，用于无人机的三维路径规划。

环境配置

开发工具：Matlab R2020b、R2025b
操作系统：Windows 11

硬件配置

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

项目概述

无人机三维路径规划是智能自主飞行系统中的关键技术，其核心目标是在复杂环境中生成一条安全、平滑且代价最优的飞行轨迹。针对传统算法在高维空间中易陷入局部最优、收敛效率低等问题，本文提出一种基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA）相结合的混合智能优化方法，用于无人机三维环境下的最优路径规划。该方法利用遗传算法全局搜索能力强、适应度评估机制完善的优势，实现种群初始化与全局解空间的探索；随后引入蚁群算法利用信息素正反馈机制对候选路径进行局部精化，从而提升解的质量与算法的收敛速度。

在 MATLAB 平台上构建了三维山地地形模型与无人机飞行空间，对不同算法进行了对比仿真。实验结果表明：混合算法在路径长度、避障成功率与收敛性能方面均优于单独使用的 GA 或 ACA；其中路径总长度显著降低，碰撞概率明显下降，且算法在多次实验中均展现出更强的稳定性与解的可重复性。研究结果验证了混合智能算法在复杂三维空间路径规划中的有效性与优越性，为无人机自主飞行路径规划提供了一种可行且高效的解决方案。

系统设计

本系统采用模块化设计思想，整体由三维环境建模、路径规划算法与结果可视化三大功能模块构成。

图1 系统整体流程图

运行展示

运行main.m

图2 三维路径规划示意图

图3 适应度变化曲线图