【GA三维路径规划】遗传算法无人机三维路径规划【含Matlab源码 1268期】

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⛄一、无人机简介

0 引言
随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问题。就路径问题而言，在具体实施任务时仅靠操作员手中的遥控器控制无人飞行器执行相应的工作，可能会对操作员心理以及技术提出极高的要求，为了避免个人操作失误，进而造成飞行器损坏的危险，一种解决问题的方法就是对飞行器进行航迹规划。
飞行器的测量精度，航迹路径的合理规划，飞行器工作时的稳定性、安全性等这些变化对飞行器的综合控制系统要求越来越高。无人机航路规划是为了保证无人机完成特定的飞行任务，并且能够在完成任务的过程中躲避各种障碍、威胁区域而设计出最优航迹路线的问题。

1 常见的航迹规划算法

图1 常见路径规划算法
文中主要对无人机巡航阶段的航迹规划进行研究，假设无人机在飞行中维持高度与速度不变，那么航迹规划成为一个二维平面的规划问题。在航迹规划算法中,A算法计算简单，容易实现。在改进A算法基础上，提出一种新的、易于理解的改进A算法的无人机航迹规划方法。传统A算法将规划区域栅格化，节点扩展只限于栅格线的交叉点，在栅格线的交叉点与交叉点之间往往存在一定角度的两个运动方向。将存在角度的两段路径无限放大、细化，然后分别用两段上的相应路径规划点作为切点，找到相对应的组成内切圆的圆心，然后作弧，并求出相对应的两切点之间的弧所对应的圆心角，根据下式计算出弧线的长度

式中：R———内切圆的半径；
α———切点之间弧线对应的圆心角。

⛄二、遗传算法简介

1 引言


2 遗传算法理论
2.1 遗传算法的生物学基础


2.2 遗传算法的理论基础




2.3 遗传算法的基本概念






2.4 标准的遗传算法


2.5 遗传算法的特点


2.6 遗传算法的改进方向

3 遗传算法流程



4 关键参数说明

⛄三、部分源代码

%%%%%%%%%% AUV path planning using GA %%%%%%%%%%
%%%%%Run ‘RP_coordinate.m’ before running main %%%%

clear all;
close all;
tic;%Runtime timer
%% global variables

load (‘coor.mat’); %Load data generated by RP_coordinate.m

Popsize =50; %Population size, should be an even integer

%Genetic parameters
%MIXRATE = 0.3;
ITERATION = 10000; %Number of iteration
THRESHOLD = 100;
Pcross = 0.7; %Crossover rate
Pmutation = 0.3; %Mutation rate

Fitconst=0; %Number of generations that fitness values remain constant
%% Genetic algorithm
while(Generation <= ITERATION)
if (Fitconst<=THRESHOLD) %Stop iteration if fitness value is constant in threshold number of genreations
fitness = Fitness(Parentpop,adjacency); %Calculate fitness of parents
crossover = Crossover(Parentpop,Pcross); %Crossover
Childpop = Mutation(crossover,Pmutation); %Mutate and get chindren
combopop=[Parentpop;Childpop]; %Combine parents and chindren
combofitness=Fitness(combopop,adjacency); %Calculate overall fitness
nextpop=Select(combopop,combofitness); %Select the first half of best to get 2nd gen
Parentpop=nextpop.pop;
if(Generation ==1)
Best_GApath=Parentpop(1,:);
Best_Fitness=combofitness(nextpop.bestplan);
else
New_Best_Fitness=combofitness(nextpop.bestplan);%Evaluate best solution
New_Best_GApath=Parentpop(1,:);

            %%%%%%%%Visualize planning process%%%%%%%%

% GENERATION=[1:Generation-1];
% GAplancoor = [RP(Best_GApath).x;RP(Best_GApath).y; RP(Best_GApath).z].';
% figure(1);
% for i=1:RPNUM
% subplot(2,1,1); %Plot all rendezvous points
% plot3(RP(i).x,RP(i).y,RP(i).z,‘o’);
% text(RP(i).x,RP(i).y, RP(i).z,num2str(i));
% hold on;
% subplot(2,1,2);
% plot(RP(i).x,RP(i).y,‘o’);
% text(RP(i).x,RP(i).y,num2str(i));
% hold on;
% end
% subplot(2,1,1);
% plot3(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),GAplancoor(:,3),‘r-.’);
% title(‘3D Path of AUV’);
% grid on;
% hold off;
% subplot(2,1,2);
% plot(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),‘r-.’);
% title(‘2D Path of AUV’);
% grid on;
% hold off;
%%%%%%%%Visualize planning process%%%%%%%%

        else
            Fitconst=Fitconst+1;
        end
    end
    
    Fitnesscurve(Generation)=Best_Fitness;

else
    
    break
    
end

Generation = Generation +1;

end

toc;
%% plot result plan
GAplancoor = [RP(Best_GApath).x;RP(Best_GApath).y; RP(Best_GApath).z].';
figure(1);
for i=1:RPNUM
subplot(2,1,1); %Plot all rendezvous points
plot3(RP(i).x,RP(i).y,RP(i).z,‘o’);
text(RP(i).x,RP(i).y, RP(i).z,num2str(i));
hold on;
subplot(2,1,2);
plot(RP(i).x,RP(i).y,‘o’);
text(RP(i).x,RP(i).y,num2str(i));
hold on;
end
subplot(2,1,1);
plot3(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),GAplancoor(:,3),‘r-.’);
title(‘3D Path of AUV’);
grid on;
subplot(2,1,2);
plot(GAplancoor(:,1),GAplancoor(:,2),‘r-.’);
title(‘2D Path of AUV’);
grid on;
%% Plot iteration of fitness
figure(2);
plot(GENERATION,Fitnesscurve,‘r.-’);
title(‘Minimum distance in each generation’);
xlabel(‘Generation’);
ylabel(‘Fitness value’);
legend(‘Best Fitness Value’);
set(gca, ‘Fontname’, ‘Times New Roman’, ‘FontSize’, 14);
grid on;

% Function for crossover and avoiding conflicts
function crossover = Crossover(pop,Pcross)
crossover=pop;
k=1;
while (k<=(size(crossover,1)-1))
%Russian roulette to decide whether crossover occurs
Pc = unifrnd(0,1);
if(Pc<Pcross)
SS = unidrnd(size(crossover,2)); %Start point of crossover section
SE = unidrnd(size(crossover,2)); %End point of crossover section
while(SS == SE)
SE = unidrnd(size(crossover,2));
end
if(SE<SS) %Order
temp = SE;
SE = SS;
SS=temp;
end
Chrom1=crossover(k,:); %First chromosome for crossover
Chrom2=crossover(k+1,:); %Second chromosome for crossover
CS2=Chrom1(SS:SE); %crossover section 1
CS1=Chrom2(SS:SE); %crossover section 2
Chrom1(SS:SE)=CS1; %crossover finished
Chrom2(SS:SE)=CS2; %crossover finished

    %Avoid conflict
    LIST=unique(Chrom1); %list all unique numbers
    COUNTA=hist(Chrom1,unique(Chrom1)); %Distribute elements on chromosomes to corresponding unique numbers
    ISDUP = COUNTA - ones(1,size(COUNTA,2)); %If there is a duplicate number, the result will be non-zero array
    DUPElem=LIST(find(ISDUP));          %Find the duplicate elements
    ElemPosition=ismember(CS1,DUPElem); %Find the duplicate elements' position
    RELATION=zeros(1,size(Chrom1,2));
    
    %Set up relacement relation table
    i=1;
    while i<=size(CS1,2)
        if((ElemPosition(i)==0))
            i=i+1;
        else
            a=CS1(i);
            b=CS2(i);
            if (~ismember(b,CS1))
                RELATION(a)=b;
                RELATION(b)=a;
            else
                while(ismember(b,CS1))
                    temp=b;
                    position=find(CS1==temp);
                    b=CS2(position); %#ok<FNDSB>
                end
                RELATION(a)=b;
                RELATION(b)=a;
            end
            i=i+1;
        end
    end
    j=1;
    %Replacement
    while(j<=size(Chrom1,2))
        while(j>=SS&&j<=SE)
            j=j+1;
        end
        if(j>size(Chrom1,2))
            break
        end
        if(RELATION(Chrom1(j))==0)
            j=j+1;
        else
            Chrom1(j)=RELATION(Chrom1(j));
            j=j+1;
        end
    end
    j=j-1;
    while(j~=0)
        while(j>=SS&&j<=SE)
            j=j-1;
        end
        if(j==0)
            break;
        end
        if(RELATION(Chrom2(j))==0)
            j=j-1;
        else
            Chrom2(j)=RELATION(Chrom2(j));
            j=j-1;
        end
    end
    
    crossover(k,:)=Chrom1;
    crossover(k+1,:)=Chrom2;
    
end
k=k+2;

end

⛄四、运行结果

⛄五、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]巫茜,罗金彪,顾晓群,曾青.基于改进PSO的无人机三维航迹规划优化算法[J].兵器装备工程学报. 2021,42(08)
[2]邓叶,姜香菊.基于改进人工势场法的四旋翼无人机航迹规划算法[J].传感器与微系统. 2021,40(07)
[3]马云红,张恒,齐乐融,贺建良.基于改进A*算法的三维无人机路径规划[J].电光与控制. 2019,26(10)
[4]焦阳.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究[J].舰船电子工程. 2019,39(03)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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2 机器学习和深度学习方面
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3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合