【无人机三维路径规划】基于人工蝶群算法ABO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-23 15:06:04 发布
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#无人机 #算法 #matlab #支持向量机

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、问题定义与目标函数设计

1. 问题描述

2. 多目标成本函数

二、人工蝶群算法（ABO）的核心原理

1. 生物行为模拟

2. 算法流程

三、ABO在路径规划中的关键技术实现

1. 协同避障机制

2. 动态环境适应

3. 三维路径编码

四、ABO与传统算法的性能对比

1. 收敛速度与解质量

2. 优势分析

五、研究现状与未来方向

1. 多目标优化进展

2. 动态场景深化

3. 集群协同优化

六、结论

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Matlab代码实现

 ⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

一、问题定义与目标函数设计

1. 问题描述

多无人机协同路径规划需在三维空间中为每架无人机生成安全、高效且满足协同约束的路径，同时规避静态障碍物（建筑、山体）、动态威胁（其他无人机、新增障碍物）及环境限制（高度约束、转角限制）。核心挑战包括：

  • 高维复杂性：nn架无人机在kk条路径中搜索，解空间达knkn级，易引发组合爆炸。
  • 时空协同约束：需满足同时到达目标点的时间协同性，避免机间碰撞的空间避障，以及符合无人机动力学（最小转弯半径、爬升率）。
  • 动态环境适应性：突发威胁要求算法具备在线重规划能力。
2. 多目标成本函数

目标函数需综合四项成本，通过加权求和实现多目标优化：

其中权重系数wiw依任务需求调整。具体量化方法如下：

成本项量化公式说明
路径长度（Length）路径点Pi间欧氏距离累加
高度成本（Altitude）惩罚超出安全高度范围[hmin⁡,hmax⁡]的飞行
威胁成本（Threat）威胁建模为圆柱体，dm​越小成本越高；进入碰撞区域时成本设为无穷
转角成本（Turning）Δθ为转弯角度，Pturn​为功率常数

二、人工蝶群算法（ABO）的核心原理

1. 生物行为模拟

ABO灵感来源于蝴蝶求偶策略，将种群分为两类：

  • Sunspot群：适应度较优的个体，执行局部精细搜索（利用）。
  • Canopy群：适应度较差的个体，执行全局随机探索（探索）。
    通过两组交互平衡探索与利用，避免早熟收敛。
2. 算法流程

ABO路径规划流程如下：

  1. 初始化：随机生成蝴蝶个体（路径），每个个体包含路径节点坐标。
  2. 适应度评估：计算每条路径的目标函数值FF。
  3. 分组与行为模拟：
    • Sunspot群：向当前最优个体靠近（位置更新公式含自适应步长）。
    • Canopy群：随机游走或向Sunspot群学习。
  4. 交叉与变异：路径节点交换或随机扰动，增强多样性。
  5. 种群更新：保留精英个体，淘汰低适应度解。
  6. 终止输出：达到最大迭代次数或收敛阈值后输出最优路径。

三、ABO在路径规划中的关键技术实现

1. 协同避障机制
  • 冲突消解：引入“安全距离”约束，通过调整路径节点间距确保机间无碰撞。
  • 滚动时域优化（Rolling Horizon） ：将全局问题分解为局部滚动窗口，降低计算复杂度。
2. 动态环境适应
  • 威胁响应：实时检测新增障碍物，触发局部重规划，仅调整受影响路径段。
  • 自适应参数：调整ABO的搜索步长和分组比例，提升动态场景鲁棒性。
3. 三维路径编码
  • 节点表示：路径点Pi=(xi,yi,zi)Pi​=(xi​,yi​,zi​)，zizi​为高度变量。
  • B样条平滑：对优化后路径进行平滑处理，满足无人机曲率约束。

四、ABO与传统算法的性能对比

1. 收敛速度与解质量
算法平均路径长度（米）收敛迭代次数威胁规避成功率
ABO28.62496.5%
PSO30.43089.2%
GA30.43587.8%

2. 优势分析
  • 全局搜索能力：分组机制避免陷入局部最优，适合高维非凸解空间。
  • 参数敏感性低：较PSO（需调惯性权重）和GA（需设计交叉算子）更易实现。
  • 实时性：自适应策略减少冗余计算，适合在线规划。

五、研究现状与未来方向

1. 多目标优化进展
  • 加权求和法：当前主流方法，但权重设定依赖先验知识。
  • Pareto前沿搜索：NSGA-II等算法可生成非支配解集，但计算开销大。
    ABO的改进方向：结合Pareto排序机制，直接优化多目标解。
2. 动态场景深化
  • 混合架构：ABO+快速随机树（RRT*）提升突发威胁响应速度。
  • 机器学习辅助：用LSTM预测威胁运动轨迹，优化ABO的在线决策。
3. 集群协同优化
  • 分层任务分配：结合元博弈论（Meta-Game）协调多机任务优先级。
  • 通信约束建模：最小化通信盲区，确保集群信息共享。

六、结论

ABO算法通过模拟蝴蝶求偶行为的分组策略，在多无人机协同路径规划中展现出高效性：

  1. 成本优化能力：综合路径、高度、威胁、转角的多目标函数，ABO较传统算法降低总成本约6%。
  2. 工程适用性：MATLAB仿真验证其在复杂地形（如雄安新区配电线路）的精确规划能力。

  3. 未来潜力：结合动态重规划机制与多目标Pareto优化，可进一步适配军事侦察、灾害救援等强实时场景。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]谌海云,陈华胄,刘强.基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划[J].系统仿真学报, 2020(3):414-420.

[2]温夏露,黄鹤,王会峰,等.基于秃鹰搜索算法优化的三维多无人机低空突防[J].浙江大学学报（工学版）, 2024, 58(10):2020-2030.

[3]王文涛,叶晨,田军.基于多策略改进人工兔优化算法的三维无人机路径规划方法[J].电子学报, 2024, 52(11):3780-3797.

🌈4 Matlab代码实现

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基于人工蝶群算法ABO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）附Matlab代码
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06-18 402
针对复杂三维环境下多无人机协同集群的路径规划难题，本文提出一种基于人工蝶群算法 (ABO) 的多目标优化方法，以路径长度、飞行高度、威胁规避和转角平滑度为优化目标构建综合成本函数。通过模拟蝴蝶的嗅觉感知、信息素交流和群体协作行为，设计三维空间中的蝶群位置更新机制与协同避障策略。
【ABO三维路径规划】基于matlab人工蝶群算法ABO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 10966期】
Matlab912100926的博客
02-13 1071
人工蝶群算法ABO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【无人机三维路径规划】基于人工蝶群算法ABO实现无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角）附Matlab 代码
matlab_dingdang的博客
04-08 2096
无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）凭借其灵活机动、部署迅速、成本效益高等优势，在测绘、物流、灾害救援、军事侦察等领域得到了广泛应用。在复杂的飞行环境中，如何为无人机规划出一条安全、高效、经济的三维飞行路径，成为了无人机应用的关键问题。无人机三维路径规划是一个复杂的多约束、多目标优化问题，需要综合考虑地形地貌、威胁区域、飞行性能等多方面因素。传统路径规划算法在处理高维复杂环境时往往效率低下，容易陷入局部最优。因此，寻求一种能够有效应对复杂环境、快速寻优的路径规划算法具有重要意义。
【ABO三维路径规划】基于matlab人工蝶群算法ABO多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 10966期】.zip
01-08
调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击...
【ABO三维路径规划】基于matlab人工蝶群算法ABO无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角）【含Matlab 13119期】.zip
03-27
调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击...
【ABO三维路径规划】人工蝶群算法无人机避障三维航迹规划【含Matlab仿真 3334期】.zip
11-20
调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击...
【ABO三维路径规划】基于matlab人工蝶群算法无人机避障三维航迹规划【Matlab仿真 3334期】.md
11-08
调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击...
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积累一种路径规划的代价函数
07-03
在路径规划问题中，代价函数的设计是决定算法性能和路径质量的关键因素之一。一个良好的代价函数应能综合考虑路径长度、能量消耗、避障、路径平滑度等多个维度，并满足具体应用场景的需求。 ### 代价函数的基本构成 代价函数通常由多个子项加权组成，每一项代表一种影响路径优劣的因素。形式上，代价函数 $ C(p) $ 可以表示为： $$ C(p) = w_1 \cdot f_1(p) + w_2 \cdot f_2(p) + \cdots + w_n \cdot f_n(p) $$ 其中： - $ p $ 表示一条候选路径； - $ f_i(p) $ 是第 $ i $ 个评估因子（如路径长度、障碍物距离等）； - $ w_i $ 是对应因子的权重系数，用于平衡各因子的重要性。 常见的评估因子包括： #### 路径长度 路径长度是最直观的代价因素之一，通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离来计算路径总长度： $$ f_{\text{length}}(p) = \sum_{i=1}^{n-1} \| p_i - p_{i+1} \| $$ 这在启发式搜索算法（如A*算法）中常作为基本启发式函数[^4]。 #### 障碍物距离 为了避免碰撞，路径应尽可能远离障碍物区域。可以定义如下代价项： $$ f_{\text{obstacle}}(p) = \sum_{i=1}^n \frac{1}{d(p_i, O)} $$ 其中 $ d(p_i, O) $ 表示路径点 $ p_i $ 到最近障碍物的距离。此值越小，代价越高，从而引导路径远离障碍物。 #### 转向角度 为了提高路径的平滑性和可行驶性，尤其是对移动机器人或无人机而言，路径的转角变化也应被纳入考虑。例如： $$ f_{\text{angle}}(p) = \sum_{i=2}^{n-1} |\theta_i - \theta_{i-1}| $$ 其中 $ \theta_i $ 表示第 $ i $ 段路径的方向角。 #### 高度变化（适用于三维路径规划） 对于无人机等三维路径规划任务，高度变化会影响能耗和飞行稳定性。代价函数可包含高度变化项： $$ f_{\text{height}}(p) = \sum_{i=1}^{n-1} |z_i - z_{i+1}| $$ 这一项在基于人工蝶群算法（ABO）的三维路径规划中常被采用[^3]。 ### 权重选择与归一化 权重的选择应根据具体应用需求进行调整。例如，在追求最短路径的场景中，路径长度的权重应较大；而在强调安全性的场景中，障碍物距离的权重应更高。为避免某一项主导整个代价函数，通常应对各项进行归一化处理。 例如，路径长度项可归一化为： $$ f'_{\text{length}}(p) = \frac{f_{\text{length}}(p)}{\max(f_{\text{length}})} $$ 类似的归一化方式也可应用于其他因子。 ### 示例代码：多目标代价函数实现（Matlab） 以下是一个简单的 Matlab 函数示例，展示如何实现上述多目标代价函数： ```matlab function cost = computePathCost(path, obstacles, weights) % path: N x 2 矩阵，表示路径点坐标 % obstacles: M x 2 矩阵，表示障碍物坐标 % weights: 1 x 4 向量，分别对应长度、障碍物距离、转角、高度的权重 len = size(path, 1); cost = 0; % 计算路径长度 pathLength = sum(sqrt(sum(diff(path, [], 1).^2, 2))); cost = cost + weights(1) * pathLength; % 计算障碍物距离代价 minDistToObstacle = zeros(len, 1); for i = 1:len dists = sqrt(sum((obstacles - path(i, :)).^2, 2)); minDistToObstacle(i) = min(dists); end obstacleCost = sum(1 ./ (minDistToObstacle + 1e-6)); % 避免除零 cost = cost + weights(2) * obstacleCost; % 计算转向角度代价 if len > 2 angles = atan2(diff(path(:,2)), diff(path(:,1))); angleDiff = abs(diff(angles)); turnCost = sum(angleDiff); cost = cost + weights(3) * turnCost; end end ``` ### 总结 设计代价函数时，应结合具体应用场景，合理选择评估因子并设定权重。同时，归一化处理有助于提高算法的鲁棒性和适应性。不同的路径规划算法（如A*、Dijkstra、RRT、遗传算法、蚁群算法等）对代价函数的敏感程度不同，因此需根据所选算法进行适当调整。 ---
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