【无人机三维路径规划】基于螳螂虾算法MShOA实现多无人机协同三维路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的广泛应用，多无人机协同三维路径规划成为无人机领域的研究热点。本文提出基于螳螂虾算法（MShOA）的多无人机协同三维路径规划方法。首先分析多无人机协同三维路径规划面临的环境复杂性、避障与协同等挑战，详细介绍螳螂虾算法的捕食、攻击及群体协作原理；然后构建多无人机协同三维路径规划模型，设计基于 MShOA 的路径规划算法，包括编码方式、适应度函数设计、算法流程等；最后通过仿真实验，与传统算法对比，验证该方法在路径长度、规划时间和协同性方面的优势，为多无人机协同作业提供有效路径规划方案。

关键词

多无人机；三维路径规划；螳螂虾算法；协同作业；路径优化

一、引言

1.1 研究背景与意义

近年来，无人机在军事侦察、灾害救援、物流配送、环境监测等领域的应用日益广泛 。在实际任务中，多无人机协同作业能够发挥更强的优势，如提高任务执行效率、扩大监测范围、增强系统可靠性等 。然而，多无人机协同三维路径规划是实现高效协同作业的关键环节，面临诸多挑战 。在三维空间中，无人机不仅要避开地面障碍物、空中障碍物，还要考虑自身飞行性能限制以及与其他无人机的协同配合 。传统路径规划算法在处理复杂三维环境和多无人机协同问题时存在局限性，难以满足实际需求 。螳螂虾算法（Mantis Shrimp Optimization Algorithm，MShOA）作为一种新兴的智能优化算法，模拟螳螂虾独特的捕食、攻击和群体协作行为，具有良好的全局搜索和局部开发能力 。将 MShOA 应用于多无人机协同三维路径规划，为解决该问题提供了新的途径，对推动无人机技术在多领域的深入应用具有重要意义 。

1.2 国内外研究现状

在多无人机协同路径规划领域，国内外学者开展了大量研究 。传统方法如 A * 算法、Dijkstra 算法在简单场景下能实现路径规划，但在三维复杂环境和多无人机协同情况下，计算复杂度高，难以满足实时性要求 。基于智能优化算法的路径规划方法逐渐成为研究热点，如遗传算法、粒子群算法等在多无人机路径规划中取得一定成果 。遗传算法通过模拟生物进化过程寻找最优路径，但存在易早熟收敛的问题；粒子群算法收敛速度较快，但在复杂三维空间中易陷入局部最优 。近年来，一些新兴智能算法也被引入该领域，如鲸鱼优化算法、灰狼优化算法等 。螳螂虾算法作为一种较新的智能优化算法，在函数优化、工程设计等领域已展现出良好性能，但在多无人机协同三维路径规划中的应用研究尚处于起步阶段 ，具有较大的研究潜力。

二、螳螂虾算法原理

2.1 算法灵感来源

螳螂虾算法的灵感来源于螳螂虾在自然界中的生存行为 。螳螂虾是一种具有强大视觉和攻击能力的海洋生物，其独特的捕食和攻击策略为算法设计提供了思路 。在捕食过程中，螳螂虾会根据猎物的位置、速度和周围环境信息，快速调整自身位置和攻击方式；在群体活动时，螳螂虾之间存在信息交流和协作，共同完成觅食、防御等任务 。通过模拟这些行为，构建出能够在解空间中搜索最优解的螳螂虾算法 。

2.2 算法基本操作

1. 捕食行为模拟：在 MShOA 中，将每个潜在解视为一只螳螂虾个体，解空间为螳螂虾的活动区域 。螳螂虾个体通过感知周围环境（解空间中的其他个体），根据猎物（最优解）的位置信息，调整自身位置 。其位置更新公式基于螳螂虾向猎物移动的策略，考虑了自身当前位置、猎物位置以及随机因素，以平衡全局搜索和局部开发能力 。

1. 攻击行为模拟：当螳螂虾接近猎物时，会发动攻击 。在算法中，攻击行为表现为对当前解进行局部搜索和优化 。通过引入局部搜索算子，对个体位置进行微调，以提高解的质量 。攻击的强度和方向根据个体的适应度值和周围环境信息进行调整 。

1. 群体协作机制：螳螂虾群体之间存在信息交流和协作 。算法中，通过共享个体的历史最优信息和群体的全局最优信息，实现螳螂虾个体之间的协作 。个体在搜索过程中，会参考其他优秀个体的经验，调整自身搜索策略，加快算法的收敛速度 。

三、基于 MShOA 的多无人机协同三维路径规划模型构建

3.1 问题描述

多无人机协同三维路径规划问题可描述为：在三维空间环境中，给定多架无人机的起始位置、目标位置以及环境中的障碍物信息，规划出一组安全、高效的三维飞行路径，使多架无人机能够在满足飞行约束条件（如最大飞行速度、最小转弯半径等）的前提下，协同完成任务 。同时，要考虑无人机之间的避碰问题，避免发生碰撞，确保飞行安全 。

3.2 环境建模

采用三维栅格法对环境进行建模，将三维空间划分为大小相同的栅格单元 。每个栅格单元表示为空闲、障碍物或禁飞区域等状态 。根据实际环境信息，为每个栅格赋予相应状态，构建出三维环境模型 。无人机的飞行路径由一系列相连的栅格单元组成，通过在栅格空间中搜索可行路径，实现三维路径规划 。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 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

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