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🔥 内容介绍
无人机三维路径规划是无人机自主飞行的核心技术，需在包含地形障碍（如山脉、建筑）、禁飞区、气象干扰（如风速）的三维空间中，为无人机规划出满足 “路径长度最短、飞行能耗最低、威胁规避最优、飞行平稳性最好” 等多目标需求的可行路径，广泛应用于电力巡检、应急救援、地理测绘等领域。
传统无人机路径规划算法面临两大挑战：一是高维多目标优化难题—— 当优化目标超过 3 个（如路径长度、能耗、威胁、平稳性）时，传统多目标优化算法（如 NSGA-II）易出现解集收敛性差、多样性丢失的问题；二是三维环境复杂性—— 三维空间中障碍物分布不规则、地形起伏变化大，需算法具备强空间搜索能力以避免局部最优。
基于导航变量的多目标粒子群优化算法（Navigation-guided Multi-objective Particle Swarm Optimization, NMOPSO）通过引入 “导航变量” 引导粒子向最优 Pareto 前沿（PF）搜索，同时保留粒子群算法（PSO）的快速收敛特性，能有效平衡高维多目标优化中的收敛性与多样性。将 NMOPSO 应用于无人机三维路径规划，可在复杂三维环境中高效生成多组最优路径方案，为无人机自主决策提供灵活选择，对提升无人机在复杂场景下的飞行安全性与任务效率具有重要工程意义。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%{
This function will plot:
- model with a terrain map and obstacles
- solutions with different views
%}
function PlotSolution(sol,model,smooth)
%% Plot 3D view
figure(1)
PlotModel(model)
x=sol.x;
y=sol.y;
z=sol.z;
% Start location
xs=model.start(1);
ys=model.start(2);
zs=model.start(3);
% Final location
xf=model.end(1);
yf=model.end(2);
zf=model.end(3);
x_all = [xs x xf];
y_all = [ys y yf];
z_all = [zs z zf];
N = size(x_all,2); % real path length
% Path height is relative to the ground height
for i = 1:N
z_map = model.H(round(y_all(i)),round(x_all(i)));
z_all(i) = z_all(i) + z_map;
end
% given data in a point matrix, xyz, which is 3 x number of points
xyz = [x_all;y_all;z_all];
[ndim,npts]=size(xyz);
xyzp=zeros(size(xyz));
for k=1:ndim
xyzp(k,:)=ppval(csaps(1:npts,xyz(k,:),smooth),1:npts);
end
plot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),'k','LineWidth',2);
for i=2:(N-1)
plot3(x_all(i),y_all(i),z_all(i),'ko','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','y');
end
% plot start point
plot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),'ks','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% plot target point
plot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),'ko','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
hold off;
%% Plot top view
figure(3)
mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the data
colormap summer; % Default color map.
set(gca, 'Position', [0 0 1 1]); % Fill the figure window.
axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.
shading interp; % Interpolate color across faces.
material dull; % Mountains aren't shiny.
camlight left; % Add a light over to the left somewhere.
lighting gouraud; % Use decent lighting.
xlabel('x [m]');
ylabel('y [m]');
zlabel('z [m]');
hold on
% Threats as cylinders
threats = model.threats;
threat_num = size(threats,1);
for i = 1:threat_num
threat = threats(i,:);
threat_x = threat(1);
threat_y = threat(2);
threat_z = max(max(model.H))+1; % choose z to be the highest peak
threat_radius = threat(4);
for j=1:3
% Define circle parameters:
% Make an array for all the angles:
theta = linspace(0, 2 * pi, 2000);
% Create the x and y locations at each angle:
x = threat_radius * cos(theta) + threat_x;
y = threat_radius * sin(theta) + threat_y;
% Need to make a z value for every (x,y) pair:
z = zeros(1, numel(x)) + threat_z;
% Do the plot:
% First plot the center:
plot3(threat_x, threat_y, threat_z, 'o', 'color', 'red', 'MarkerSize', 3, 'MarkerFaceColor','red');
% Next plot the circle:
plot3(x, y, z, '-', 'color', 'red', 'LineWidth', 1);
% Repeat for a smaller radius
threat_radius = threat_radius - 20;
end
end
% plot path
plot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),'k','LineWidth',2);
for i=2:(N-1)
plot3(x_all(i),y_all(i),z_all(i),'ko','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','y');
end
% plot start point
plot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),'ks','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% plot target point
plot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),'ko','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% Set top view
view(0,90)
hold off;
%% Plot side view
figure(7)
mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the data
colormap summer; % Default color map.
set(gca, 'Position', [0 0 1 1]); % Fill the figure window.
axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.
shading interp; % Interpolate color across faces.
material dull; % Mountains aren't shiny.
camlight left; % Add a light over to the left somewhere.
lighting gouraud; % Use decent lighting.
xlabel('x [m]');
ylabel('y [m]');
zlabel('z [m]');
hold on
% plot path
plot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),'k','LineWidth',2);
for i=2:(N-1)
plot3(x_all(i),y_all(i),z_all(i),'ko','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','y');
end
% plot start point
plot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),'ks','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
% plot target point
plot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),'ko','MarkerSize',7,'MarkerFaceColor','k');
view(90,0);
hold off;
end
🔗 参考文献
[1]刘丽琴,张学良,谢黎明,等.基于动态聚集距离的多目标粒子群优化算法及其应用[J].农业机械学报, 2010(3):6.DOI:10.3969/j.issn.1000-1298.2010.03.039.
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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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🌟 通信方面
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🌟 信号处理方面
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