【创新未发表】基于改进的蜣螂算法FADBO实现无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知，求助可私信。

🔥 内容介绍

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）三维航迹规划是实现其自主飞行和执行任务的关键技术之一。传统的航迹规划方法在复杂环境中往往面临局部最优、收敛速度慢等问题。本文提出一种基于改进的蜣螂优化算法（Fuzzy Adaptive Dung Beetle Optimizer, FADBO）的无人机避障三维航迹规划方法。该方法针对标准蜣螂算法的不足，引入模糊自适应策略动态调整算法参数，提升算法的探索能力和收敛速度，并通过建立考虑多种约束条件的三维环境模型，实现无人机在复杂环境下的安全、高效航迹规划。仿真结果表明，所提出的FADBO算法在航迹长度、平滑度以及避障性能方面均优于传统的蜣螂算法和粒子群算法，证明了其在无人机三维航迹规划中的有效性和优越性。

关键词： 无人机；三维航迹规划；蜣螂优化算法；模糊自适应；全局优化；避障

1. 引言

无人机作为一种新兴的空中平台，在军事侦察、物流运输、灾害救援、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，要实现无人机的自主、安全飞行，必须解决其在复杂环境下的航迹规划问题。三维航迹规划旨在寻找一条从起始点到目标点，满足各种约束条件（如避障、最大转弯角度、最大飞行距离等）的最优路径。传统的航迹规划方法，如A*算法、RRT算法、人工势场法等，在面对高维度、复杂障碍环境时，往往面临计算量大、易陷入局部最优等问题。

近年来，智能优化算法在航迹规划领域得到了广泛应用。例如，粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）具有简单易实现、全局搜索能力强等优点，但其收敛速度较慢，容易陷入局部最优；遗传算法（Genetic Algorithm, GA）具有较强的全局搜索能力，但参数设置复杂，易出现早熟收敛。蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）是一种新型的元启发式算法，灵感来源于蜣螂的滚球、跳舞、觅食和偷窃行为，具有较好的全局搜索能力和收敛性能。然而，标准的DBO算法在处理复杂航迹规划问题时，也存在参数固定、探索能力不足等问题，限制了其在实际应用中的表现。

针对以上问题，本文提出一种改进的蜣螂优化算法（FADBO），通过引入模糊自适应策略动态调整算法参数，提升算法的全局探索能力和收敛速度。该方法将FADBO算法应用于无人机三维航迹规划，并通过建立考虑多种约束条件的三维环境模型，实现无人机在复杂环境下的安全、高效航迹规划。

2. 相关工作

本节简要回顾无人机航迹规划及相关优化算法的研究现状，并阐述本文研究的创新点。

2.1 无人机航迹规划

无人机航迹规划可分为二维航迹规划和三维航迹规划。二维航迹规划主要考虑无人机在水平面上的运动，而三维航迹规划则更加复杂，需要考虑无人机在三维空间中的运动轨迹，包括高度变化、障碍物分布等因素。传统的三维航迹规划方法包括：

• 基于图搜索的算法: 如A*算法、Dijkstra算法等，这类算法的优点是能够找到全局最优解，但计算量随着搜索空间增大而呈指数级增长，不适用于大规模、高维度的航迹规划。

• 基于采样的方法: 如RRT算法、PRM算法等，这类算法的优点是不需要对环境进行预处理，能够快速生成可行路径，但路径质量较差，通常需要后处理进行优化。

• 基于人工势场的方法: 该方法利用虚拟斥力避免障碍，利用虚拟引力吸引无人机向目标点移动，但容易陷入局部最优，难以处理复杂障碍环境。

随着智能优化算法的发展，基于智能优化算法的航迹规划方法得到了广泛应用。

2.2 智能优化算法

智能优化算法借鉴生物进化、群体行为等自然现象，通过迭代搜索全局最优解。常见的智能优化算法包括：

• 粒子群优化算法 (PSO): PSO算法通过模拟鸟群觅食行为，利用粒子之间的信息共享，进行全局搜索。但PSO算法易早熟收敛，收敛精度不高。

• 遗传算法 (GA): GA算法通过模拟生物进化过程，利用选择、交叉、变异等操作，寻找最优解。GA算法参数设置复杂，收敛速度较慢。

• 蜣螂优化算法 (DBO): DBO算法模拟蜣螂的滚球、跳舞、觅食和偷窃行为，具有较好的全局搜索能力和收敛性能，但在参数固定时，探索能力受限。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🎁  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

🌿 往期回顾可以关注主页，点击搜索

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 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、 集装箱调度、 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、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、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

🌈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

🌈 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

🌈 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

🌈 通信方面

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、水声通信、通信上传下载分配

🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈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、MPPT优化、家庭用电

🌈 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

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇