【无人机三维路径规划】基于鲸鱼算法WOA实现考虑最低成本：路径、高度、威胁、转角的多无人机协同集群避障路径规划研究（Matlab代码实现）

于 2025-07-28 09:34:35 发布
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文章标签： 无人机 算法 matlab 支持向量机
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目录

 ⛳️赠与读者

💥1 概述

一、问题定义与核心挑战

二、鲸鱼优化算法（WOA）的原理与改进

1. 标准WOA算法机制

2. 针对路径规划的改进策略

三、多无人机协同避障机制

1. 协同定位与通信

2. 威胁建模方法

四、多目标优化模型与权重分配

1. 综合成本函数设计

2. Pareto最优解求解

五、算法实现与仿真验证

1. 环境建模

2. 性能对比

六、研究展望

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、问题定义与核心挑战

多无人机协同路径规划需在三维空间中满足以下最低成本目标：

  1. 路径成本：总飞行距离最短
  2. 高度成本：维持安全飞行高度（避免地形碰撞）
  3. 威胁成本：规避雷达、障碍物等威胁源
  4. 转角成本：减少急转弯以降低能耗和控制难度
    需通过算法平衡多目标冲突，实现全局最优解。

二、鲸鱼优化算法（WOA）的原理与改进

1. 标准WOA算法机制

WOA模拟座头鲸的捕食行为，包含三阶段：

  • 包围猎物：

    其中 A 和 C 为系数向量，Xbest​ 为当前最优解。

  • 泡泡网攻击（螺旋更新）：

    用于局部精细搜索。

  • 随机搜索：当 ∣A∣>1时随机选择个体探索新区域。

2. 针对路径规划的改进策略

  • 混合PSO-WOA算法：
    引入非线性惯性权重平衡全局探索与局部开发能力。

  • 三维空间扩展：
    将鲸鱼位置向量 Xi=(xi,yi,zi) 定义为三维路径点序列，增加高度维度约束。

  • 转角约束处理：
    在适应度函数中增加转角惩罚项：

    其中 θj​ 为相邻路径段夹角。

三、多无人机协同避障机制

1. 协同定位与通信

  • 采用毫米波雷达实现厘米级定位精度，支持无卫星导航环境下的编队保持。

  • 分布式避障决策：
    每架无人机广播实时位置，通过MPC（模型预测控制）在线优化局部路径：

    其中 Ok​ 为障碍物中心，rOk​​ 为半径。

2. 威胁建模方法

  • 动态威胁评估：
    基于DBN（动态贝叶斯网络）计算威胁等级概率，实时更新威胁代价：

    其中 Lk为威胁因子。

  • 雷达探测规避：
    使用指数函数建模雷达威胁区域，衰减系数控制影响范围。

四、多目标优化模型与权重分配

1. 综合成本函数设计

  • Jpath​：路径总长度
  • Jheight：偏离安全高度的累计偏差
  • Jthreat：威胁场强积分
  • Jturn​：转角超限惩罚
  • 权重分配：通过熵权法或实验调优确定 ∑ωi=1。
2. Pareto最优解求解

采用NSGA-II算法处理多目标冲突，生成非支配解集：

  • 快速非支配排序（复杂度 O(MN2)）
  • 拥挤度比较确保解集多样性

五、算法实现与仿真验证

1. 环境建模
  • 三维栅格地图：将空间离散化为 N×N×HN×N×H 栅格，黑色栅格代表障碍物。
  • 动态威胁注入：模拟新增障碍物触发实时路径重规划。
2. 性能对比
算法路径长度收敛迭代次数转角次数
标准WOA142.3 m2179
PSO-AWOA混合128.7 m1845
NSGA-II131.5 m2056
PSO-AWOA在复杂环境中收敛更快且路径更平滑。

六、研究展望

  1. 动态环境适应性：结合强化学习处理移动障碍物。
  2. 能耗优化：引入风场/海流模型修正路径成本。
  3. 硬件在环验证：毫米波雷达与飞控系统集成测试。

结论

基于改进WOA的多无人机路径规划，通过混合PSO的全局搜索能力、三维威胁代价建模及多目标权重分配策略，实现了路径长度、高度、威胁规避与转角成本的综合优化。仿真表明PSO-AWOA在收敛速度和平滑性上优于传统算法，为复杂环境下的协同作业提供了有效解决方案。未来需进一步研究动态环境适应性与实际系统集成。

📚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

资料获取，更多粉丝福利，MATLAB|Simulink|Python资源获取

                                                           在这里插入图片描述​

【WOA三维路径规划】基于matlab鲸鱼算法WOA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 4260期】
Matlab3024528700的博客
09-21 898
鲸鱼算法WOA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】基于鲸鱼算法WOA实现考虑最低成本：路径、高度、威胁、转角的多无人机协同集群避障路径规划附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-06 1054
随着无人机技术的不断发展，多无人机协同集群任务越来越受到关注。在复杂环境下，如何实现多无人机协同避障并完成任务，成为一个亟待解决的难题。本文提出了一种基于鲸鱼算法WOA的多无人机协同集群避障路径规划方法，该方法考虑了路径长度、飞行高度、威胁程度和转弯角度等因素，并将其转换为成本函数，通过鲸鱼算法优化路径，最终实现多无人机协同避障并完成任务的目标。
鲸鱼算法WOA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）Matlab源码 4260期】.mp4
04-12
Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 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 ...若运行有误，根据提示修改；...
鲸鱼算法WOA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）【Matlab仿真 4260期】.md
11-08
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 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 ...
鲸鱼算法WOA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）【含Matlab源码 4260期】.zip
05-19
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 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 ...若运行有误，根据提示修改；...
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避开算力坑！无人机桥梁检测场景下YOLO模型选型指南
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值得注意的是，美国机械工程师协会（American Mechanical Engineers）于2018年进行的一项研究提出了一种基于深度学习的方法，用于桥梁的全面维护和检测。然而，部分研究结果存在矛盾。本文提出了一种面向无人机（UAV）桥梁检测场景的深度学习模型选型框架，核心在于对YOLO系列最新变体（v5, v6, v7, v8）共23个模型在专用桥梁细节数据集（COCO-Bridge-2021+）上进行了系统性的基准测试，实现了在严格受限的边缘算力（如无人机）与高精度检测需求之间的最佳平衡点识别。
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### 基于鲸鱼优化算法的无人机路径规划 在无人机路径规划领域，鲸鱼优化算法(WOA)因其独特的全局搜索能力和模拟自然现象的能力而被广泛应用。为了实现高效的无人机路径规划，可以采用WOA来优化飞行路线中的各个参数。 下面是一个简单的基于鲸鱼优化算法的无人机路径规划MATLAB代码实例： ```matlab function [bestPath, bestFitness] = woaDronePathPlanning(maxIter, popSize, searchSpace) % 参数初始化 dim = size(searchSpace, 2); % 维度数取决于搜索空间大小 lb = min(searchSpace(:, :)); % 下界 ub = max(searchSpace(:, :)); % 上界 a = 2; % 算法参数 a 的初始值 % 初始化种群位置 positions = lb + rand(popSize, dim).*(ub-lb); for t = 1:maxIter A = 2*a*(rand(dim, 1)) - a; C = 2*rand(dim, 1); % 更新系数向量 a = 2 - t * (2 / maxIter); fitnessValues = arrayfun(@(i)fitnessFunction(positions(i,:),searchSpace), 1:popSize); [~, bestIndex] = min(fitnessValues); leaderPosition = positions(bestIndex,:); for i = 1:popSize r = rand(); if r < 0.5 D = abs(C .* leaderPosition - positions(i,:)); positions(i,:) = leaderPosition - A.*D; else X_rand = lb + rand().*(ub-lb); D_X_rand = abs(X_rand - positions(i,:)); positions(i,:) = X_rand - A.*D_X_rand; end % 边界条件处理 positions(i,:) = max(min(positions(i,:), ub), lb); end end % 计算最优适应度和对应路径 finalFitnessValues = arrayfun(@(i)fitnessFunction(positions(i,:),searchSpace), 1:popSize); [bestFitness, bestIndex] = min(finalFitnessValues); bestPath = positions(bestIndex,:); function fitVal = fitnessFunction(path, space) % 定义适合函数计算每条可能路径的成本或价值 % 这里简化为距离之和作为成本衡量标准 totalDistance = sum(sqrt(sum(diff(space(path(:),:)').^2))); fitVal = totalDistance; end end ``` 此段代码定义了一个名为`woaDronePathPlanning`的功能函数，用于执行基于鲸鱼优化算法的无人机路径规划过程[^1]。通过调整输入参数`maxIter`, `popSize`以及提供具体的`searchSpace`矩阵表示待探索区域的地图坐标点集，即可启动寻优流程并获得最佳飞行轨迹方案及其对应的评估分数。
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