【无人机路径规划】基于人工蜂群算法ABC新型概率密度模型无人机航空路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对无人机航空路径规划问题，提出一种基于人工蜂群算法（ABC）结合新型概率密度模型的优化方法。通过构建适用于无人机飞行环境的路径模型，利用新型概率密度模型改进人工蜂群算法的搜索机制，有效平衡全局搜索与局部开发能力。仿真实验结果表明，相较于传统路径规划算法，该方法在路径长度、避障成功率及收敛速度等方面具有显著优势，为无人机航空路径规划提供了新的解决方案。

关键词

无人机；路径规划；人工蜂群算法；概率密度模型；避障

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着无人机技术的飞速发展，其在军事侦察、环境监测、物资投递、应急救援等领域得到广泛应用。在无人机执行任务过程中，高效的路径规划是保障任务成功完成的关键环节。合理的路径规划不仅能使无人机快速、安全地抵达目标点，还能降低能量消耗，延长续航时间。然而，复杂多变的航空环境，如存在障碍物、气象条件恶劣等，对无人机路径规划算法提出了更高要求。传统路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在处理大规模复杂环境时存在计算量大、收敛速度慢等问题；智能优化算法虽在一定程度上改善了这些不足，但仍面临易陷入局部最优、搜索效率低等挑战。因此，研究更高效、可靠的无人机路径规划算法具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国内外学者针对无人机路径规划开展了大量研究。在智能优化算法方面，遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等被广泛应用于无人机路径规划。例如，遗传算法通过模拟生物进化过程进行路径搜索，但存在收敛速度慢、易早熟等问题；粒子群优化算法通过粒子间的信息共享实现快速搜索，但在处理复杂环境时易陷入局部最优。人工蜂群算法（ABC）作为一种新兴的智能优化算法，因具有结构简单、参数少、全局搜索能力强等优点，逐渐被应用于路径规划领域，但传统 ABC 算法在搜索后期局部开发能力不足，影响路径规划精度。近年来，一些学者尝试通过改进 ABC 算法或与其他算法融合来提升其性能，但结合新型概率密度模型进行无人机路径规划的研究相对较少。

1.3 研究内容与目标

本论文旨在研究基于人工蜂群算法 ABC 结合新型概率密度模型的无人机航空路径规划方法。具体内容包括：构建适用于无人机飞行环境的路径模型；设计基于新型概率密度模型的人工蜂群算法，改进其搜索策略；通过仿真实验验证算法的有效性，并与传统算法进行对比分析。研究目标是提高无人机路径规划的效率和质量，使无人机在复杂航空环境中能够规划出更优路径。

二、相关理论基础

2.1 无人机路径规划模型

2.1.1 环境建模

将无人机飞行环境抽象为二维或三维空间，采用栅格法、Voronoi 图法等对环境进行建模。本研究采用栅格法，将飞行区域划分为大小相等的栅格，每个栅格代表一个状态，栅格值为 0 表示该区域无障碍，可通行；栅格值为 1 表示该区域存在障碍物，不可通行。通过这种方式，将无人机路径规划问题转化为在栅格空间中寻找从起始点到目标点的最优路径问题。

2.2 人工蜂群算法（ABC）原理

人工蜂群算法模拟蜜蜂觅食行为，算法中的蜜蜂分为三种类型：引领蜂、跟随蜂和侦察蜂。在算法初始化阶段，随机生成一组解（食物源），每个解对应一个引领蜂。引领蜂在其邻域内搜索新解，并计算解的适应度值（对应食物源的花蜜量）。跟随蜂根据引领蜂传递的信息（如食物源的位置和花蜜量），以一定概率选择食物源，并在其邻域内进行搜索。若找到更优解，则更新食物源位置和适应度值。当某个食物源在一定次数内未得到改进时，该食物源对应的引领蜂转变为侦察蜂，随机生成一个新的食物源，以避免算法陷入局部最优。通过引领蜂、跟随蜂和侦察蜂的协同工作，实现对解空间的搜索和优化。

2.3 概率密度模型简介

概率密度模型通过描述变量在空间中的概率分布情况，为搜索过程提供指导。在路径规划中，可利用概率密度模型对解空间中不同区域的优劣进行评估，引导算法更倾向于在优质区域进行搜索。常见的概率密度模型包括高斯分布、均匀分布等，不同的概率密度模型适用于不同的搜索场景。本研究提出的新型概率密度模型将结合无人机路径规划的特点，对传统模型进行改进，以提高算法的搜索效率和精度。

三、基于新型概率密度模型的人工蜂群算法设计

3.1 算法总体框架

基于新型概率密度模型的人工蜂群算法（ABC - NPDM）的总体框架如下：首先，初始化人工蜂群，包括食物源（初始路径解）、引领蜂、跟随蜂和侦察蜂的数量等参数；然后，根据新型概率密度模型计算每个食物源的搜索概率，引导引领蜂和跟随蜂在解空间中搜索新解；接着，评估新解的适应度值，更新食物源位置和适应度；若某个食物源长时间未得到改进，则由侦察蜂随机生成新的食物源；重复上述过程，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或找到满意解），输出最优路径。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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