【无人机3D路径规划】非支配排序遗传算法附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，其在军事、民用领域的应用日益广泛。无人机路径规划作为无人机自主飞行的关键技术之一，旨在为无人机在复杂三维环境中规划出一条满足任务需求且最优的飞行路径。传统的路径规划算法在处理多目标优化问题时往往面临挑战。本文提出了一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机3D路径规划方法。该方法能够有效处理飞行时间、能耗、安全性等多个相互冲突的目标，并通过 Pareto 最优解集为用户提供多样化的路径选择。实验结果表明，NSGA-II算法在复杂三维环境下能够规划出具有良好性能的无人机飞行路径，为无人机在实际应用中的高效、安全飞行提供了有力支持。

关键词

无人机；3D路径规划；非支配排序遗传算法；多目标优化；Pareto 最优

1. 引言

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）以其机动灵活、成本低廉、适应性强等特点，在军事侦察、目标打击、民用测绘、物流运输、灾害救援等领域展现出巨大的应用潜力。在无人机执行任务过程中，路径规划是其自主飞行的核心环节，直接影响任务的成功率和无人机自身的安全性。无人机路径规划的目标是在满足无人机动力学约束、避障约束等条件的前提下，寻找一条从起始点到目标点的最优飞行路径。

传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等，多为单目标优化算法，通常只考虑飞行时间或飞行距离最短。然而，在实际应用中，无人机路径规划往往是一个多目标优化问题，需要同时考虑飞行时间、能耗、安全性、隐蔽性等多个相互冲突的优化目标。例如，最短的飞行路径可能导致更高的能耗或更高的碰撞风险；而最安全的路径可能意味着更长的飞行时间和更高的能耗。因此，如何有效地解决多目标无人机路径规划问题是当前研究的热点和难点。

进化算法以其强大的全局搜索能力和处理复杂非线性问题的优势，在多目标优化领域得到了广泛应用。非支配排序遗传算法（NSGA-II）是Zitzler等人提出的一种经典的多目标优化算法，它通过快速非支配排序、精英策略和拥挤距离排序等机制，能够在短时间内获得分布均匀且收敛性良好的Pareto最优解集。本文将NSGA-II算法引入到无人机3D路径规划中，旨在解决复杂三维环境下的多目标优化问题。

2. 无人机3D路径规划问题描述

无人机3D路径规划问题可以抽象为一个在三维空间中寻找最优路径的问题。我们将飞行环境建模为一个三维栅格地图，其中包含障碍物区域和安全飞行区域。无人机在飞行过程中需要满足以下约束：

1. 障碍物规避约束

   ：无人机在飞行过程中不能与障碍物发生碰撞。

2. 飞行高度约束

   ：无人机飞行高度应在规定的最小和最大高度之间。

3. 转弯半径约束

   ：无人机在飞行过程中具有一定的最小转弯半径，不能进行急转弯。

4. 爬升/下降率约束

   ：无人机在爬升或下降时，其垂直速度不能超过最大允许值。

本文考虑以下几个优化目标：

1. 飞行时间最短（或飞行距离最短）

   ：减少无人机执行任务所需的时间，提高任务效率。

2. 能耗最低

   ：延长无人机续航时间，提高无人机的使用效率。能耗通常与飞行距离和飞行速度相关，也可以考虑爬升/下降能耗。

3. 安全性最高

   ：路径应尽可能远离障碍物，减少碰撞风险。可以通过路径点到障碍物的最小距离来衡量。

3. 基于NSGA-II的无人机3D路径规划算法

为了将约束条件融入适应度函数，可以采用罚函数法。例如，当路径违反转弯半径约束、高度约束或与障碍物发生碰撞时，对适应度函数施加一个较大的罚值。

3.3 NSGA-II 算法流程

NSGA-II算法的主要步骤如下：

1. 初始化种群

   ：随机生成N个初始路径个体，每个个体代表一条飞行路径。

2. 非支配排序

   ：对当前种群进行非支配排序，将种群划分为不同的非支配层级（Front）。

3. 拥挤距离计算

   ：计算每个非支配层级内个体的拥挤距离，用于保持种群多样性。

4. 选择操作

   ：通过锦标赛选择（基于非支配层级和拥挤距离）选择父代个体。

5. 交叉操作

   ：对选中的父代个体进行交叉操作，生成子代个体。常见的交叉方式有点交叉、两点交叉等。

6. 变异操作

   ：对子代个体进行变异操作，增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优。变异操作可以是随机改变路径点的位置。

7. 合并种群

   ：将父代种群和子代种群合并，形成一个新的种群。

8. 新一代种群选择

   ：对合并后的种群进行非支配排序和拥挤距离计算，选择最优的N个个体作为下一代种群。优先选择高层级的个体，当层级相同时，选择拥挤距离大的个体。

9. 终止条件判断

   ：如果达到最大迭代次数或满足其他终止条件，则停止迭代，输出当前种群的Pareto最优解集；否则，返回步骤2。

4. 结论与展望

本文提出了一种基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）的无人机3D路径规划方法。该方法通过构建多目标适应度函数，将飞行距离、能耗和安全性等多个优化目标纳入考虑，并通过NSGA-II算法的非支配排序和拥挤距离机制，成功获取了无人机在复杂三维环境下的Pareto最优飞行路径集。实验结果表明，该方法能够有效地为无人机规划出安全、高效且多样化的飞行路径。

未来的研究工作可以从以下几个方面展开：

1. 动态环境适应

   ：将NSGA-II算法扩展到动态障碍物或未知环境下的路径规划，引入环境感知和实时路径调整机制。

2. 多无人机协同路径规划

   ：研究多无人机协同任务中的路径规划问题，考虑无人机之间的避碰和任务分配。

3. 更复杂的无人机动力学模型

   ：在路径规划中引入更精确的无人机动力学模型，使规划结果更符合无人机实际飞行特性。

4. 算法效率提升

   ：结合其他优化技术，如局部搜索、强化学习等，进一步提高NSGA-II算法的收敛速度和计算效率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 祝典.基于非支配遗传算法的无源滤波器优化设计[D].华北电力大学(北京) 华北电力大学[2025-09-29].DOI:10.7666/d.y1342806.

[2] 韩荣荣,白云娥,陈益,等.非支配排序遗传算法多目标优化金莲花水提工艺的研究[J].药物分析杂志, 2011, 31(11):5.DOI:CNKI:SUN:YWFX.0.2011-11-017.

[3] 刘思亮.面向卡车与无人机协同配送的路径优化模型及算法研究[D].浙江财经大学,2023.

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