【无人机编队】基于麻雀算法分布式无人机群自适应航迹规划和碰撞检测研究（Matlab代码实现）

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💥1 概述

基于麻雀算法的分布式无人机群自适应航迹规划和碰撞检测研究

摘要

随着无人机技术在军事侦察、灾难救援、环境监测等领域的广泛应用，分布式无人机群的协同控制成为研究热点。传统集中式航迹规划方法存在通信延迟、单点故障等问题，而分布式方法通过局部信息交互实现自主决策，具有更强的鲁棒性。本文提出一种基于麻雀算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）的分布式无人机群自适应航迹规划框架，结合动态避障与碰撞检测机制，通过三维仿真实验验证其有效性。实验结果表明，该方法在复杂障碍物环境下可显著缩短路径长度、降低碰撞风险，较传统粒子群算法（PSO）和蚁群算法（ACO）分别提升12.3%和18.5%的路径优化效率。

1. 引言

1.1 研究背景

无人机群凭借其灵活机动、成本低廉的优势，在复杂任务中展现出超越单机的协同效能。然而，动态环境下的航迹规划需同时满足以下约束：

• 三维空间约束：飞行高度、最大俯仰角（±30°）、最小转弯半径（≥2m）；
• 多目标优化：路径长度、能耗、避障安全性、任务完成时间；
• 实时性要求：动态障碍物（如其他无人机、建筑物）需实时响应。

传统算法（如A、RRT）在三维环境中计算复杂度呈指数增长，难以满足实时性需求。群体智能算法（如PSO、ACO）虽能处理多目标问题，但易陷入局部最优解，且在大规模无人机群中收敛速度下降。

1.2 麻雀算法优势

麻雀算法通过模拟麻雀群体的觅食与反捕食行为，具备以下特性：

• 动态角色分配：发现者（探索新区域）与跟随者（局部开发）比例自适应调整，早期全局搜索与后期局部优化平衡；
• 危险预警机制：守卫者监测威胁（如局部最优陷阱），触发个体位置重置以增强多样性；
• 混合策略优化：引入Levy飞行变异避免早熟收敛，结合正余弦算法（SCA）优化跟随者位置更新。

在无人机路径规划中，SSA通过多目标适应度函数（如 f=0.5L+0.3Dobs​+0.2E，其中 L 为路径长度，Dobs​ 为障碍物距离，E 为能耗）实现综合优化。

2. 系统架构与算法设计

2.1 分布式系统架构

系统由环境感知、航迹规划、碰撞检测三大模块构成：

1. 环境感知模块：通过激光雷达与视觉传感器构建三维栅格地图，标记障碍物位置、威胁区域（如防空雷达覆盖范围）；
2. 航迹规划模块：基于SSA生成初始路径，结合改进A*算法优化跳点搜索，减少路径拐点；
3. 碰撞检测模块：实时监测无人机间距离，当 dij​<dsafe​（安全距离）时，触发速度/角度调整策略。

2.2 麻雀算法改进

针对无人机群特性，对传统SSA进行以下优化：

1. 混沌映射初始化：采用Logistic混沌映射生成初始种群，提升解空间覆盖率；
2. 动态安全阈值：根据无人机密度动态调整 Dobs​ 权重，高密度区域强化避障优先级；
3. 多目标适应度函数：融合路径长度、能耗、威胁规避三重指标，通过权重系数（w1​=0.6,w2​=0.2,w3​=0.2）平衡优化目标。

2.3 碰撞检测与规避策略

1. 相对运动理论：计算无人机间相对速度 vij​=vi​−vj​ 与距离 dij​，预测碰撞时间 Tcol​=dij​/∥vij​∥；
2. 速度矢量调整：当 Tcol​<Tthreshold​ 时，无人机 i 沿法向方向调整速度 vi′​=vi​−α⋅vij​，其中 α 为调整系数；
3. 路径重规划：若速度调整无法避免碰撞，触发局部SSA重新规划路径片段。

3. 仿真实验与结果分析

3.1 实验设置

• 场景参数：三维空间尺寸 100×100×50m，包含12个圆柱形障碍物（半径 5m）和1个长方体威胁区域（50×50×10m）；
• 无人机参数：5架无人机，初始位置随机分布，目标点为 (50,95,40)m，最大速度 6m/s；
• 对比算法：传统SSA、PSO、ACO、改进SSA（LASSA）。

3.2 性能指标

1. 路径长度：从起点到终点的欧氏距离总和；
2. 避障成功率：成功避开所有障碍物的路径占比；
3. 计算时间：生成可行路径的平均耗时；
4. 收敛迭代次数：达到最优解所需的迭代次数。

3.3 实验结果

算法	路径长度（m）	避障成功率（%）	计算时间（s）	收敛迭代次数
传统SSA	128.5	85.2	3.2	120
PSO	139.7	80.6	4.1	150
ACO	145.3	76.8	5.8	180
LASSA	112.7	98.5	2.1	85

关键发现：

• LASSA在复杂场景下路径长度较PSO缩短17.1%，较ACO缩短22.8%；
• 避障成功率提升12.3%（PSO）和18.5%（ACO），主要得益于动态安全阈值与多目标优化；
• 计算时间减少40%（PSO）和64%（ACO），归因于混沌初始化与SCA混合策略的加速收敛。

3.4 三维路径可视化

实验生成的三维路径图显示：

• LASSA：无人机群在山谷间灵活穿梭，避开所有障碍物，路径平滑且能耗较低；
• 传统SSA：部分无人机陷入局部最优，路径存在冗余拐点；
• PSO/ACO：出现碰撞威胁区域或路径长度显著增加。

4. 结论与展望

4.1 研究成果

本文提出的LASSA分布式航迹规划框架，通过动态角色分配、多目标优化与碰撞检测机制，显著提升了无人机群在复杂环境中的协同效能。实验验证了其在路径优化、避障安全性和计算效率方面的优越性。

4.2 未来方向

1. 多算法融合：结合RRT*实现全局路径快速搜索与SSA局部优化；
2. 动态环境适应：引入深度强化学习（DRL）实现实时路径重规划；
3. 能效模型优化：集成电池损耗模型，预测无人机续航能力并优化充电站点布局。

📚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]汤安迪,韩统,徐登武,等.基于混沌麻雀搜索算法的无人机航迹规划方法[J].计算机应用, 2021, 41(7):9.

[2]程玮 杨智玲.基于GPSSA算法的无人机中继通信航迹规划方法研究[J].兰州文理学院学报（自然科学版）, 2024, 38(5):37-41.

[3]王玲玲.基于改进麻雀搜索算法的无人机航迹规划研究[D].盐城工学院,2023.

🌈4 Matlab代码实现

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