【无人机航迹规划】梦境优化算法Dream Optimization Algorithm，DOA求解无人机路径规划MATLAB代码

最新推荐文章于 2025-12-14 08:57:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-14 08:57:22 发布 · 1.1k 阅读

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#无人机 #算法 #matlab

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🔥 内容介绍

无人机航迹规划是无人机自主飞行的核心技术之一，其目标是在复杂环境中为无人机寻找一条满足约束条件（如避障、能耗、航程等）的最优路径。传统的路径规划算法在面对高维、多约束、动态变化的环境时，往往存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。而梦境优化算法（DOA）凭借其独特的信息处理机制，为解决无人机航迹规划难题提供了全新的有效途径。

DOA 与无人机航迹规划的适配性

无人机航迹规划的核心需求是在解空间（即可能的路径集合）中快速搜索到一条兼顾安全性（避障）、高效性（短航程、低能耗）和可行性（符合无人机运动学约束）的路径。这一过程与人类梦境中对信息的筛选、保留、遗忘和重组高度相似：需要保留已探索到的优质路径片段（如安全且高效的航段），遗忘不合理的路径（如穿越障碍物或能耗过高的航段），并通过信息融合生成更优的新路径。

DOA 的三大核心策略 —— 基础记忆策略、遗忘和补充策略、梦境共享策略 —— 能够精准匹配航迹规划的需求：基础记忆策略确保算法聚焦于优质路径区域，避免盲目探索；遗忘和补充策略动态更新路径集合，适应环境变化并跳出局部最优；梦境共享策略促进路径信息的融合，提升全局搜索能力。这种适配性使得 DOA 在无人机航迹规划中具备天然的优势。

基于 DOA 的无人机航迹规划实现

路径编码与初始种群构建

在 DOA 求解无人机航迹规划问题时，首先需要对路径进行编码。通常采用 “控制点序列” 编码方式：将无人机的飞行路径表示为一系列有序的控制点（如经纬度、高度坐标），相邻控制点通过直线或曲线（如 B 样条曲线）连接形成连续路径。初始种群则由随机生成的多条合法路径组成，这些路径需满足无人机的最小转弯半径、最大爬升 / 俯冲角等运动学约束，且初步避开已知障碍物。

基础记忆策略：锁定优质路径片段

基础记忆策略在航迹规划中表现为对优质路径的筛选与保存。算法通过适应度函数评估每条路径的优劣，适应度通常综合考虑路径长度（越短越优）、与障碍物的距离（越远越优）、能耗（越低越优）等指标。在每轮迭代中，适应度排名靠前的路径（如前 20%）被选为 “基础记忆”，其控制点信息被重点保留。

例如，在城市环境航迹规划中，某条路径成功避开了高楼群且航程较短，基础记忆策略会将其关键转折点（如绕过某栋高楼的控制点）记录下来，作为后续路径生成的 “种子”，确保算法在安全且高效的区域进行深入探索。

遗忘和补充策略：动态更新路径集合

遗忘和补充策略用于解决航迹规划中的 “路径老化” 问题。对于适应度较低的路径（如靠近障碍物、航程过长或多次迭代后无改进的路径），算法按一定概率将其 “遗忘”（从种群中删除），避免资源浪费在无效搜索上。同时，补充新路径以维持种群规模，新路径的生成有两种方式：

局部扰动：在基础记忆路径的控制点附近随机微调坐标，生成微小变异的新路径，实现局部精细化搜索（如优化转弯角度以降低能耗）；

全局探索：在解空间中随机生成全新的控制点序列，探索未被充分覆盖的区域（如绕过障碍物的新路线），尤其适用于动态环境（如突然出现的临时障碍物）。

这种动态更新机制确保种群始终保持多样性，既能在优质区域深耕，又能应对环境变化，有效避免算法陷入 “局部最优陷阱”（如过度依赖某条次优路径而忽略更优解）。

梦境共享策略：融合路径信息生成新解

梦境共享策略通过融合不同路径的优势生成更优新路径，模拟人类梦境中不同记忆片段的联想重组。具体实现为 “控制点交叉”：从两条基础记忆路径中分别选取部分控制点序列，拼接形成新的路径。例如，路径 A 在避开北部障碍物方面表现优异，路径 B 在南部低能耗飞行上有优势，通过梦境共享策略可将 A 的北部控制点与 B 的南部控制点结合，生成一条兼顾避障和低能耗的新路径。

为确保新路径的连续性，交叉后需对相邻控制点进行平滑处理（如调整中间点坐标），使其满足无人机的运动学约束。这种信息融合机制打破了单条路径的局限性，大幅提升了找到全局最优路径的概率。