【无人机路径规划】无人机集群路径规划:蜣螂优化算法求解无人机集群路径规划

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近年来,无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)技术日新月异,其应用领域也日益广泛,从农业植保、物流配送到环境监测、军事侦察,无人机都发挥着越来越重要的作用。尤其是在复杂环境下的集群作业方面,无人机集群路径规划更是成为了研究热点。相较于单个无人机,集群无人机能够完成更加复杂、耗时更长的任务,并具有更高的容错性和鲁棒性。然而,如何有效地规划无人机集群的飞行路径,使其能够在满足各种约束条件的同时,安全、高效地到达目标区域,依然面临着诸多挑战。本文旨在探讨一种基于蜣螂优化算法(Dung Beetle Optimizer, DBO)的无人机集群路径规划方法,分析其在解决该问题上的优势和潜力。

一、无人机集群路径规划的挑战

无人机集群路径规划的核心目标是为每个无人机规划出一条从起点到终点的最优或近似最优路径,同时满足以下几个方面的要求:

  • 安全性:

     保证无人机飞行过程中避免与其他无人机、静态障碍物(如建筑物、山峰)以及动态障碍物(如移动车辆、其他飞行器)发生碰撞。

  • 可行性:

     路径必须满足无人机自身的物理约束,例如最小转弯半径、最大飞行速度、爬升/下降率等。

  • 任务需求:

     路径必须能够完成预定的任务,例如覆盖指定区域、沿指定线路巡逻等。

  • 效率性:

     路径长度、飞行时间、能量消耗等指标需要尽可能地优化。

  • 协同性:

     集群内无人机需要协同作业,避免互相干扰,并尽可能地提高整体效率。

这些要求往往相互制约,使得无人机集群路径规划问题成为一个典型的NP-hard问题,难以找到全局最优解。传统的路径规划算法,例如A*算法、Dijkstra算法,在处理高维复杂空间时往往面临计算量过大、效率低下等问题。因此,需要引入更加高效的智能优化算法来解决无人机集群路径规划问题。

二、蜣螂优化算法(DBO)简介

蜣螂优化算法是一种新兴的基于自然界蜣螂滚动粪球行为的智能优化算法。该算法模拟了蜣螂推粪球、滚动粪球、觅食和偷窃等行为,具有全局搜索能力强、收敛速度快、鲁棒性高等优点。具体而言,DBO算法主要包含以下几个阶段:

  • 滚动蜣螂:

     代表种群中性能较好的个体,它们通过滚动粪球来寻找食物,其位置更新方式受到自身位置、粪球位置和全局最优位置的影响。

  • 育雏蜣螂:

     代表种群中性能一般的个体,它们将粪球埋藏起来用于育雏,其位置更新方式受到自身位置和局部最优位置的影响。

  • 小偷蜣螂:

     代表种群中性能较差的个体,它们通过偷窃其他蜣螂的粪球来获得食物,其位置更新方式受到其他蜣螂位置的影响。

  • 迁徙蜣螂:

     代表种群中进行探索的个体,它们随机地在搜索空间中移动,以寻找新的食物来源。

DBO算法通过模拟蜣螂的这些行为,实现了对搜索空间的有效探索和开发,从而能够有效地找到优化问题的最优解或近似最优解。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蒋翱徽,刘文红.基于改进蜣螂优化算法的无人机三维路径规划[J].电子测量技术, 2024, 47(13):128-135.

[2] 王海群,宋国章,葛超.基于改进蜣螂算法的无人机三维路径规划[J].电光与控制, 2024(11).

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