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🔥 内容介绍
一、研究背景：复杂山地无人机路径规划的 “痛点” 与破局需求
在森林防火巡查、山地救援物资投送、矿产资源勘探等场景中，无人机因机动性强、视野广、能覆盖人类难以抵达区域的优势，已成为核心作业工具。但复杂山地环境给无人机路径规划带来了多重挑战，传统算法难以兼顾 “安全性、高效性、适应性” 三大核心需求：
1. 山地环境的 “危险复杂性”
复杂山地的危险因素呈现 “多维度、强动态、难量化” 特征：
- 静态危险：地形障碍（悬崖、沟壑、陡坡，坡度＞45° 即易导致无人机撞机）、禁飞区域（军事禁区、高压线路走廊）、地形遮挡（茂密树林、山谷阴影导致信号丢失）；
- 动态危险：突发天气（山地阵风风速可达 15m/s，易干扰无人机姿态）、临时障碍（救援场景中的落石、火灾场景中的火点扩散）；
- 隐性代价：山地海拔差导致的无人机能耗不均（爬坡时能耗是平飞的 2-3 倍）、复杂地形下的路径平滑度不足（频繁转向易引发机身抖动，影响任务精度）。
2. 传统路径规划算法的局限
当前主流的无人机路径规划算法（如 A*、粒子群优化 PSO、蚁群算法 ACO）在复杂山地场景中存在明显短板：
- A * 算法：依赖预设的 “地形代价地图”，在多危险因素叠加的山地中，易因启发函数设计不当陷入局部最优（如为避开悬崖而绕远路，忽略更优的低坡度路径）；
- PSO 算法：在高维度危险模型中（如同时考虑地形、风速、能耗），粒子易 “早熟收敛”，难以搜索到全局最优路径；
- ACO 算法：对初始信息素依赖强，山地中未探索区域的信息素匮乏，易导致路径陷入 “死胡同”（如误入山谷无法掉头）。
3. 灰雁算法（GGO）的破局潜力
灰雁算法（Grey Goose Optimization，GGO）是 2023 年提出的新型群体智能算法，模拟灰雁迁徙过程中的 “V 型编队协作”“动态头雁轮换”“全局信息共享” 行为，相比传统算法具有三大优势：
- 全局搜索能力强：通过 V 型编队的 “多方向探索”，避免局部最优；
- 动态适应性好：头雁轮换机制可快速响应环境变化（如山地突发阵风）；
- 能耗优化特性：灰雁编队飞行时的空气动力学优势，可映射为无人机路径的 “能耗代价最小化”—— 这与山地无人机 “低能耗、长续航” 需求高度契合。
基于此，本文创新提出 “GGO + 复杂山地危险模型” 的无人机路径规划方案，首次将灰雁的自然协作行为与山地危险场景深度融合，实现 “安全避障、能耗最优、路径平滑” 的多目标优化。
二、基础理论：复杂山地危险模型构建与 GGO 算法原理
要实现 GGO 对无人机路径的优化，需先完成 “山地危险模型量化” 与 “GGO 算法数学建模” 两大基础工作，为后续路径规划提供 “目标函数” 与 “优化工具”。
（一）复杂山地危险模型：从 “定性描述” 到 “定量计算”
构建危险模型的核心是将山地环境中的 “危险因素” 转化为可计算的 “代价系数”，最终形成 “三维危险代价地图”，无人机路径规划的目标即 “在代价地图中寻找代价最小的路径”。
1. 危险因素量化与权重分配
通过 “层次分析法（AHP）” 确定各危险因素的权重（结合山地作业场景需求，如救援场景中 “人员密集区安全” 权重高于能耗），关键危险因素及量化方式如下：
（二）灰雁算法（GGO）原理：模拟自然协作的 “智能优化工具”
GGO 算法的核心是模拟灰雁迁徙时的 “V 型编队结构” 与 “动态协作行为”，将无人机路径规划问题转化为 “灰雁群体寻找最优迁徙路线” 的问题 —— 每个 “灰雁个体” 对应一条 “无人机候选路径”，“迁徙目标” 对应无人机的 “任务终点”，“飞行阻力” 对应山地的 “危险代价”。
1. GGO 的核心行为机制
灰雁群体在迁徙中呈现三大关键行为，构成算法的优化逻辑：
- V 型编队飞行：灰雁呈 V 型排列，头雁承受最大空气阻力，侧雁利用头雁产生的 “翼尖涡流” 节省能耗（对应无人机路径的 “能耗优化”）；同时，各灰雁通过视觉与听觉共享环境信息（对应山地危险信息的全局传递）；
- 动态头雁轮换：当带头雁疲劳时，会自动退至编队后侧，由体力充沛的灰雁接替头雁位置（对应算法中 “全局最优解的动态更新”，避免单一搜索方向陷入局部最优）；
- 应急避障响应：当某只灰雁发现障碍物（如雷雨云），会立即调整飞行方向，并通过叫声通知其他灰雁同步规避（对应无人机对动态危险的实时响应）。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% set(gcf, 'unit' , 'centimeters','position' , [2 2 30 15]);
h3= plot3( BestSol.sol.xx , BestSol.sol.yy , BestSol.sol.zz , '-r'); hold on
% temp = 10^-2 ;
h1 = plot3( model.xs, model.ys, model.zs, 'o' , 'MarkerEdgeColor','r', ...
'MarkerFaceColor','r'); hold on
h2 = plot3( model.xt , model.yt , model.zt, '^' , 'MarkerEdgeColor','r', ...
'MarkerFaceColor','r'); hold on
if isfield( model ,'Barrier')
for ind = 1: model.Num_Barrier
[X,Y,Z] = cylinder( model.Barrier(ind, 3) ,100);
h4= surf(X+model.Barrier(ind, 1),Y+model.Barrier(ind, 2), model.zmin+Z*( max(model.z_data(:))- model.zmin) ) ; hold on
set(h4, 'edgecolor','m','facecolor', 'm') ;
end
end
if ~isfield( model ,'Barrier')
legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')
else
legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起点' , '终点' , '线路' , '无法通行区域' , 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')
end
xlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
set(gca, 'xlim' , [ model.xmin model.xmax]) ;
set(gca, 'ylim' , [ model.ymin model.ymax]) ;
axis tight
axis normal
hold off
set(gca, 'cameraposition', [-337 , 0 , 14.2])
%%
subplot(2,2,2)
mesh( model.x_data , model.y_data , model.z_data ); hold on
view(2)
% contour( model.x_data , model.y_data , model.z_data ); hold on
colorbar; box on ,
set(gcf,'Color',[1 1 1]);
% set(gcf, 'unit' , 'centimeters','position' , [2 2 30 15]);
h3= plot3( BestSol.sol.xx , BestSol.sol.yy , BestSol.sol.zz , '-r'); hold on
% temp = 10^-2 ;
h1 = plot3( model.xs, model.ys, model.zs, 'o' , 'MarkerEdgeColor','b', ...
'MarkerFaceColor','b'); hold on
h2 = plot3( model.xt , model.yt , model.zt, '^' , 'MarkerEdgeColor','g', ...
'MarkerFaceColor','g'); hold on
% legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')
if isfield( model ,'Barrier')
for ind = 1: model.Num_Barrier
[X,Y,Z] = cylinder( model.Barrier(ind, 3) ,100);
h4= surf(X+model.Barrier(ind, 1),Y+model.Barrier(ind, 2), model.zmin+Z*( max(model.z_data(:))- model.zmin) ) ; hold on
set(h4, 'edgecolor','m','facecolor', 'm') ;
end
end
if ~isfield( model ,'Barrier')
legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')
else
legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起点' , '终点' , '线路' , '无法通行区域' , 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')
end
xlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
set(gca, 'xlim' , [ model.xmin model.xmax]) ;
set(gca, 'ylim' , [ model.ymin model.ymax]) ;
axis tight
axis normal
hold off
%%
subplot(2,2,3)
% mesh( model.x_data , model.y_data , model.z_data ); hold on
% view(2)
contour( model.x_data , model.y_data , model.z_data ); hold on
colorbar; box on ,
if ~isfield( model ,'Barrier')
legend( [ h1 , h2 , h3] , '起点' , '终点' , '线路', 'Location','southoutside' , 'Orientation','horizontal')
else
legend( [ h1 , h2 , h3 h4] , '起点' , '终点' , '线路' , '无法通行区域' , 'Location','southoutside', 'Orientation','horizontal')
end
xlabel('x / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
ylabel('y / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
zlabel('z / km','fontsize',10 ,'fontname','Times new roman');
set(gca, 'xlim' , [ model.xmin model.xmax]) ;
set(gca, 'ylim' , [ model.ymin model.ymax]) ;
axis tight
axis normal
hold off
%% 收敛曲线
subplot(2,2,4)
% semilogy( BestSol.BestCost ,'LineWidth',2);
plot( BestSol.BestCost ,'LineWidth',2);
xlabel('迭代次数');
ylabel('目标函数');
grid on;
set(gca,'XLim',[0 BestSol.MaxIt]);%X轴的数据显示范围
🔗 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
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
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🌟 通信方面
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🌟 信号处理方面
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🌟 雷达方面
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