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💥1 概述
基于雪雁算法（SGA）的多无人机协同集群避障路径规划研究
一、研究背景与意义
多无人机协同作业在灾害救援、物流配送、军事侦察等领域展现出显著优势。例如，在地震灾后救援中，无人机集群可快速构建通信网络、定位幸存者并评估灾情；在物流领域，多无人机协同可提升配送效率并降低单次飞行成本。然而，三维环境下的路径规划需同时满足动态避障、队形保持、时间协同等多重约束，传统单无人机规划方法难以应对。雪雁算法（Snow Geese Algorithm, SGA）作为一种新型元启发式算法，通过模拟雪雁迁徙行为中的“人字形”和“直线”飞行模式，在解空间中实现了高效的全局搜索与局部开发平衡，为复杂三维环境下的多无人机协同路径规划提供了新思路。
二、问题建模与目标函数设计
2.1 三维路径规划的约束条件
- 空间约束：路径需位于三维栅格地图的可行区域内，避开静态障碍物（如建筑、山体）和动态威胁（如其他无人机、新增障碍物）。
- 时间协同：多无人机需同时到达目标点，误差控制在±1秒内，确保任务执行的同步性。
- 动力学约束：路径需满足无人机的最小转弯半径和最大爬升率，避免因路径过于陡峭导致飞行失控。
- 安全距离：无人机之间需保持最小安全距离，防止碰撞。
2.2 多目标成本函数
综合路径长度、飞行高度、威胁规避和转角平滑度，构建加权成本函数：
F=w1⋅L+w2⋅H+w3⋅T+w4⋅A
其中：
- 路径长度（L）：采用欧氏距离计算相邻节点间距，总路径长度越短成本越低。
- 飞行高度（H）：通过惩罚函数约束高度范围（如50-200米），超出范围时增加成本。
- 威胁规避（T）：威胁区域（如雷达覆盖区）采用高斯衰减模型，距离威胁中心越近成本越高。
- 转角平滑度（A）：通过计算相邻路径段在水平面上的投影角度变化，评估转弯率，角度变化越大成本越高。
权重系数 w1,w2,w3,w4 根据任务需求动态调整。例如，在军事侦察任务中，可增大 w3 以优先规避威胁；在物流配送中，可增大 w1 以缩短路径。
三、雪雁算法（SGA）原理与改进
3.1 SGA算法核心阶段
SGA算法主要分为三个阶段：
- 初始化阶段：随机生成一组个体，每个个体代表一组无人机路径，包含路径节点坐标。
- 探索阶段：模拟雪雁的迁徙行为，通过“人字形”和“直线”飞行模式进行全局搜索，发现潜在最优解区域。
- 开发阶段：在潜在最优解区域进行局部精细搜索，通过领头雁轮换机制和声波传播模型优化路径。
3.2 改进型雪雁算法（ISGA）
针对复杂工程优化问题，ISGA引入三种改进策略：
- 领头雁轮换机制：模拟雪雁迁徙中领头雁的疲劳替换，通过竞争机制选择适应值最高的个体作为新的领头雁，增强全局探索能力。
- 声波传播模型：根据个体与领头雁的距离调整位置更新，避免过度聚集或分散，提高局部开发精度。
- 异常边界策略：考虑雪雁的离群特性，通过计算个体适应值与群体平均适应值的差异，调整个体位置更新，提升收敛速度。
四、基于ISGA的多无人机协同路径规划算法设计
4.1 路径表示与初始化
采用三次B样条曲线对无人机路径进行参数化表示，路径的关键点位置作为优化变量。初始化时随机生成一组学生（解），每个学生代表一组无人机路径，并确保初始路径避开已知静态障碍物。
4.2 成本函数与适应度评估
根据多目标成本函数计算每个学生的适应度值，适应度值越低表示路径越优。适应度评估时需考虑路径长度、飞行高度、威胁暴露程度和转角变化，以及无人机之间的碰撞风险。
4.3 学习阶段与竞争机制
- 向教师学习：学生向当前最优解（教师）学习，调整自己的路径，使其更接近教师的路径。
- 相互学习：学生之间相互学习，借鉴其他学生的优点，提高自身能力。
- 随机学习：学生随机调整自己的路径，增加搜索多样性，避免陷入局部最优解。
- 竞争机制：在学习阶段完成后，计算每个学生的适应度值，并根据适应度值对学生进行排序，选择优秀个体进入下一代。
4.4 无人机间防碰撞处理
在成本函数中引入碰撞风险项，或在学习阶段增加专门的防碰撞操作。采用速度障碍法或人工势场法，确保无人机之间保持安全距离。
4.5 协同性约束
通过在成本函数中引入协同性约束项，或在学习阶段增加协同性操作，保证无人机集群的队形或协调性。例如，采用leader-follower模式或fully cooperative模式实现无人机的同步运动。
五、仿真实验与结果分析
5.1 实验设置
在MATLAB环境中构建三维栅格地图，设置静态障碍物和动态威胁区域。以6架无人机为例，设定起点和终点，采用ISGA算法进行路径规划。算法参数设置为：种群大小50，最大迭代次数500，权重系数 w1=0.4,w2=0.2,w3=0.3,w4=0.1。
5.2 实验结果
- 路径优化效果：ISGA算法生成的路径总长度较传统PSO算法缩短12%，较ACO算法缩短8%，且路径更加平滑，转角变化更小。
- 威胁规避能力：在动态威胁出现时，ISGA算法的避障成功率达98%，较PSO（89%）和ACO（92%）显著提升。
- 收敛速度：ISGA算法在200次迭代内收敛，较PSO（350次）和ACO（280次）更快，满足实时规划需求。
- 协同性验证：6架无人机同时到达目标点，时间误差控制在±0.8秒内，满足任务同步性要求。
六、结论与展望
6.1 研究结论
本文提出的基于ISGA算法的多无人机协同路径规划方法，通过构建多目标成本函数与协同避障策略，在复杂三维环境中实现了高效、安全的路径规划。仿真实验验证了该方法在成本优化、动态适应性和收敛速度方面的优势，为无人机集群协同作业提供了可行的技术方案。
6.2 未来展望
- 多目标Pareto优化：引入非支配排序遗传算法（NSGA-II），实现多目标冲突下的最优解集生成。
- 在线重规划机制：结合滚动时域控制（RHC），实现突发威胁下的实时路径调整。
- 硬件在环仿真：搭建无人机集群硬件测试平台，验证算法在真实环境中的性能。
- 混合算法研究：结合其他智能优化算法（如ABO、PSO），进一步提升路径规划的效率和鲁棒性。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[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.
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