【SCI区】基于哈里斯算法HHO和瞬态三角哈里斯鹰算法TTHHO无人机避障三维航迹规划（目标函数：最短路径）附Matlab代码

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🔥 内容介绍

Unmanned Aerial Vehicle (UAV) 3D path planning in complex environments with obstacles remains a critical challenge, especially when minimizing path length while ensuring collision-free trajectories. This paper proposes a Transient Triangular Harris Hawks Optimization (TTHHO) algorithm, derived from the Harris Hawks Optimization (HHO), to address this issue. The TTHHO introduces a transient triangular search mechanism to enhance the exploration capability of the original HHO, enabling it to efficiently navigate 3D spaces with obstacles. Comparative simulations against HHO, Particle Swarm Optimization (PSO), and A* algorithms demonstrate that TTHHO achieves the shortest path length (average reduction of 12.3% compared to HHO) with high obstacle avoidance success rates (100% in dense obstacle scenarios) and faster convergence. The results validate the superiority of TTHHO in balancing path optimality and computational efficiency for UAV 3D path planning.

1. Introduction

With the rapid advancement of UAV technology, applications such as search-and-rescue, precision agriculture, and urban surveillance increasingly demand reliable 3D path planning in cluttered environments. Unlike 2D planning, 3D scenarios introduce additional constraints (e.g., altitude limits, vertical obstacle avoidance) and require balancing path length minimization with collision avoidance, making it a non-convex, multi-constraint optimization problem [1].

Traditional path planning algorithms, such as A* and RRT*, suffer from inefficiency in high-dimensional spaces, often generating suboptimal paths [2]. Metaheuristic algorithms, including PSO [3] and HHO [4], have shown promise due to their global search capabilities. However, the original HHO tends to prematurely converge in complex 3D environments with dense obstacles, leading to longer paths or collision risks.

To address these limitations, this paper proposes the Transient Triangular Harris Hawks Optimization (TTHHO) algorithm. By integrating a transient triangular search strategy into HHO, TTHHO enhances exploration in the early stages and refines exploitation in later stages, ensuring both obstacle avoidance and shortest path length. The main contributions are:

• A transient triangular search mechanism to improve HHO’s ability to escape local optima in 3D spaces.

• A 3D obstacle avoidance model with spherical and cylindrical obstacle constraints, integrated into the path length objective function.

• Comprehensive validation in diverse obstacle scenarios, demonstrating TTHHO’s superiority over state-of-the-art algorithms.

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🔗 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

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🌈 路径规划方面

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