【无人机路径规划】通过人工蜂群（ABC）实现单无人机和多无人机在二暗和三暗环境下的路径规划（Matlab实现）-优快云博客

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

在当今无人机技术蓬勃发展的时代，无人机在众多领域展现出巨大潜力，如军事侦察、物流配送、环境监测以及灾难救援等。然而，无人机要安全、高效地完成任务，精准且优化的路径规划至关重要，特别是在复杂的二/三维环境中，面临诸多挑战，而人工蜂群（ABC）算法为解决这些难题提供了创新性思路。

一、二/三维复杂环境特性

二维环境下，无人机可能面临地形起伏、障碍物分布不均等情况，像在山区执行物资运输任务时，需避开山谷、山峰等自然障碍。三维环境更为复杂，除了地形因素，还涉及不同高度层的气流变化、建筑物及各类空中设施的立体阻拦，例如城市高楼林立区域的快递配送无人机，不仅要穿梭于高楼间隙，还得应对多变的高层风场。

二、人工蜂群算法原理

ABC 算法模拟蜜蜂群体的觅食行为。蜂群由雇佣蜂、观察蜂和侦察蜂组成：雇佣蜂负责在蜂巢附近探索蜜源，类比于在解空间中寻找较优路径解；观察蜂依据雇佣蜂分享的信息，选择有潜力的蜜源进一步探索，相当于对已有较好路径解进行优化筛选；侦察蜂在发现当前蜜源枯竭（即陷入局部最优解）时，随机地去开辟新路径，重新探索解空间，确保算法能跳出局部最优，持续寻找全局最优路径。

三、单无人机路径规划应用

1. 模型构建：将无人机在二维或三维空间中的位置、速度、姿态等状态参数作为变量，结合环境地图构建路径规划模型，目标是在满足避障等约束条件下，使路径长度最短、能耗最小或飞行时间最短等。 2. ABC 算法实施：初始化一群随机的“蜜源”，即无人机的初始路径方案，雇佣蜂开始对这些路径进行局部搜索，根据路径的适应度（如综合考虑飞行距离、能耗和安全系数后的评价值）调整路径；观察蜂根据雇佣蜂反馈，选择适应度高的路径深入优化；若遇到路径长时间无法改进，侦察蜂出动重新生成路径，如此迭代，直至找到满足预设条件的最优单无人机飞行路径。

四、多无人机路径规划协同要点

1. 冲突避免：多无人机同时作业时，极易出现飞行路径交叉、空域争抢等冲突，利用 ABC 算法规划时，需额外增加约束机制，如基于时间窗或空间分离的策略，确保无人机之间保持安全距离，避免碰撞。 2. 任务分配：不同无人机有不同性能与载荷，要依据任务需求合理分配，ABC 算法可在路径规划同时，结合任务特点，将复杂任务拆分成子任务并分配给合适无人机，实现整体效能最大化。 3. 信息共享：各无人机需实时共享自身位置、速度、任务进度等信息，以便协同调整路径，ABC 算法依赖此共享信息来动态优化群体飞行路径，让多无人机像蜂群一样高效协作。

五、面临的挑战与展望

尽管 ABC 算法在无人机路径规划上取得一定成效，但仍面临挑战。如在复杂动态环境下，算法的实时性需进一步提升以快速响应变化；面对大规模无人机群，计算复杂度会急剧上升，导致寻优效率降低。未来，随着硬件算力提升、算法改进融合，基于 ABC 算法的无人机路径规划有望实现更精准、高效的多场景应用，推动无人机产业迈向新高度。综上所述，人工蜂群算法为单无人机及多无人机在复杂二/三维环境下的路径规划提供了有效手段，助力无人机更好地服务于各类实际任务。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clc
close all
clear all
global boundary setstart setfinal node danger_xi danger_yi  danger_ri weight;
%================================参数设置=============================================%
%node=4;%离终点最近的起始点到终点的节点个数（偶数）
L_FEN=42;%设置节点间的间隔距离
danger_xi=[300 100 400 70 250 600 500 200 600];%设置威胁区域坐标
danger_yi=[150 100 400 330 300 150 200 500 400];
danger_ri=[80  70  90  70 20 50 70 70 50];%设置威胁半径
weight=[1 0.9];%路径长度、夹角所占权重
boundary=[700 0];%设置环境上下限
setfinal=[200 250];%设置终点
setstart_ALL=...
[0 20;
 50 450;
 500 50;
 600 600];%设置起点,无人机自上而下依次编号为1、2、3.....   
Vmin=3;%设置无人机飞行速度范围（m/s）
Vmax=30;
Ways=1;%Ways=1时，实现同时起飞，同时到达目标；Ways=2时，实现指定顺序依次到达目标
Order=[1 3 4 2];%无人机到达顺序
interval=5;%无人机到达间隔时间（s）
%===================================威胁区域绘图==========================================%
circle(danger_xi,danger_yi,danger_ri);
%===========================将每条路径的节点距离大致均匀化=================================%
lineX=size(setstart_ALL,1);%UAV数量
A=zeros(lineX,1);
for r=1:lineX
A(r)=sqrt(((setstart_ALL(r,:)-setfinal).^2)*ones(2,1));
end
node=floor(min(A)/L_FEN);
if mod(node,2)==1
    node=node+1;
end
 ind=find(A==min(A));