【无人机三维路径规划】基于瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO实现多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究针对多无人机协同集群避障路径规划难题，提出基于瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO）的解决方案。以路径长度、飞行高度、环境威胁以及转角变化等因素构建最低成本目标函数，综合考量多无人机协同作业需求。通过改进哈里斯鹰算法，引入瞬态三角策略优化搜索机制，使其更适应多无人机复杂的三维空间路径规划场景。经仿真实验验证，TTHHO 算法在求解多无人机协同集群避障路径规划问题时，相较于传统算法，能有效降低总成本，提高路径规划效率与协同性，为多无人机在复杂环境下执行任务提供了可靠的技术支持与理论依据。

一、引言

1.1 研究背景与意义

近年来，多无人机协同作业在军事侦察、物资投递、灾害救援、环境监测等领域展现出巨大的应用潜力 。在这些实际应用场景中，无人机往往需要在复杂的三维空间环境中执行任务，如城市高楼林立的区域、地形崎岖的山区等，这就要求无人机不仅要实现自身的避障路径规划，还需与其他无人机协同配合，避免相互碰撞，以高效、安全地完成任务 。传统的路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在处理单无人机路径规划时具有一定优势，但在多无人机协同集群避障路径规划方面，存在计算复杂度高、难以考虑多目标因素以及协同性差等问题 。哈里斯鹰算法（Harris Hawks Optimization，HHO）作为一种新兴的元启发式优化算法，具有收敛速度快、寻优能力强等特点 ，为多无人机路径规划提供了新的思路。然而，标准 HHO 算法在处理复杂高维问题时，容易陷入局部最优，且缺乏对多无人机协同特性的针对性优化。本研究提出的瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO），通过引入瞬态三角策略对 HHO 算法进行改进，并以路径、高度、威胁、转角等因素构建最低成本目标函数，实现多无人机协同集群避障路径规划，对于提升多无人机在复杂环境下的作业能力，推动相关领域的发展具有重要的现实意义。

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工作 。国外学者 [姓名 1] 采用遗传算法（GA）优化多无人机的协同路径，通过设计合适的适应度函数，考虑了路径长度和避障等因素，但算法在处理大规模无人机集群时收敛速度较慢 。[姓名 2] 提出基于粒子群优化算法（PSO）的多无人机协同路径规划方法，通过引入协同机制，提高了无人机之间的协作能力，但算法容易陷入局部最优 。国内方面，[姓名 3] 利用蚁群算法（ACO）实现多无人机协同路径规划，通过信息素更新策略优化路径搜索过程，但算法的初期收敛速度较慢 。在哈里斯鹰算法应用研究中，[姓名 4] 将 HHO 算法应用于单无人机路径规划，取得了较好的效果，但尚未涉及多无人机协同场景 。目前，将改进的哈里斯鹰算法应用于多无人机协同集群避障路径规划，并综合考虑多种成本因素构建目标函数的研究相对较少，本研究旨在填补这一研究空白。

二、瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO）原理

2.1 哈里斯鹰算法（HHO）基础

哈里斯鹰算法模拟了哈里斯鹰群体狩猎的行为 。在 HHO 算法中，将搜索空间中的每个解视为一只哈里斯鹰，算法通过模拟鹰群在狩猎过程中的包围、探索和攻击等行为来寻找最优解 。算法主要包括以下几个步骤：

1. 初始化：随机生成一定数量的哈里斯鹰个体，每个个体代表问题的一个潜在解，初始化鹰群位置和相关参数，如最大迭代次数、猎物位置（初始时随机设定）等 。

1. 包围猎物：在每次迭代中，鹰群根据当前最佳解（猎物位置）更新自身位置，模拟包围猎物的行为，其位置更新公式为：

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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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

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