【无人机三维路径规划】基于蜂虎狩猎算法BEH实现复杂地形下无人机三维航迹避障规划Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人机三维路径规划是无人机自主导航的关键技术之一，在复杂地形环境下实现无人机的安全避障飞行具有重要意义。本文提出了一种基于蜂虎狩猎算法（BEH）的无人机三维航迹避障规划算法。该算法通过模拟蜂虎狩猎行为，实现了无人机在复杂地形环境下的三维路径规划和避障。仿真结果表明，该算法能够有效地规划出满足避障要求的三维航迹，具有较好的鲁棒性和效率。

引言

随着无人机技术的飞速发展，无人机在各领域的应用越来越广泛。在复杂地形环境中，无人机的安全避障飞行是至关重要的。传统的路径规划算法往往难以满足复杂地形环境下无人机的避障需求。因此，本文提出了一种基于蜂虎狩猎算法（BEH）的无人机三维航迹避障规划算法。

蜂虎狩猎算法（BEH）

蜂虎狩猎算法（BEH）是一种受蜂虎狩猎行为启发的优化算法。蜂虎在狩猎时，会通过观察猎物的运动轨迹，预测猎物的下一步位置，然后进行拦截捕食。BEH算法模拟了蜂虎的狩猎行为，通过迭代更新候选解的位置，搜索最优解。

基于BEH的无人机三维航迹避障规划算法

本文提出的算法将BEH算法应用于无人机三维路径规划和避障问题。算法的主要流程如下：

1. **初始化：**随机生成初始候选解，并计算每个候选解的适应度。

2. **更新：**根据候选解的适应度，更新候选解的位置。

3. **判断：**判断是否满足避障要求，若满足则输出航迹，否则继续迭代。

仿真实验

为了验证算法的有效性，进行了仿真实验。实验环境为复杂地形环境，设置了多个障碍物。实验结果表明：

• **避障效果：**算法规划出的航迹能够有效地避开障碍物，满足避障要求。

• **鲁棒性：**算法对障碍物的形状、大小和位置具有较好的鲁棒性，能够适应不同的复杂地形环境。

• **效率：**算法的计算效率较高，能够在短时间内规划出满足要求的航迹。

结论

本文提出了一种基于蜂虎狩猎算法（BEH）的无人机三维航迹避障规划算法。该算法通过模拟蜂虎狩猎行为，实现了无人机在复杂地形环境下的三维路径规划和避障。仿真结果表明，该算法具有较好的避障效果、鲁棒性和效率。该算法为无人机在复杂地形环境下的自主导航提供了新的技术手段，具有广阔的应用前景。

📣 部分代码

c=3e8;                                      %光速fstart=2260e6;                              %起始频率fstop=2590e6;                               %终止频率fc=(fstart+fstop)/2;                        %载频lambda=c/fc;                                %波长Br=fstop-fstart;                            %发射信号带宽Tr=20e-3;                                   %信号持续时间K=Br/Tr;                                    %调频率s=16.8;                                       %雷达平台到场景平面的垂直距离theta_L=0/180*pi;                          %波束俯仰角%%%%%%%Rs=s/cos(theta_L);                          %景中心斜距Yc=sqrt(Rs^2-s^2);                          %场景中心位置（距离方向）Y0=5;                                       %场景宽度一半Ymax=Yc+Y0;                                 %距离方向上的最大值Ymin=Yc-Y0;                                 %距离方向上的最小值%%%%Xmin=-5;                                    %方位向成像最小距离Xmax=5;                                     %方位向成像最大距离D=0.1;                                      %天线尺寸Lsar=0.886*Rs*lambda/D;                     %合成孔径长度

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.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

3 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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 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

6 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

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合