【无人机3D路径规划】基于改进蝙蝠优化算法的无人机3D路径规划研究附Matlab代码

改进蝙蝠算法无人机3D路径规划

原创于 2025-10-01 00:06:03 发布 · 1.2k 阅读

26 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#无人机 #3d #算法

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展及其在军事、民用领域的广泛应用，无人机路径规划已成为当前研究的热点与难点。传统的路径规划方法在复杂三维环境下存在计算量大、易陷入局部最优等问题。本文针对无人机在复杂三维空间中的路径规划问题，提出了一种基于改进蝙蝠优化算法（Improved Bat Algorithm, IBA）的3D路径规划方法。该方法在标准蝙蝠算法的基础上，引入了自适应惯性权重和Levy飞行策略，以增强算法的全局搜索能力和收敛速度，并有效避免早熟收敛。通过构建三维环境模型，定义威胁区域和目标区域，将路径规划问题转化为多目标优化问题。仿真实验结果表明，与传统的蝙蝠算法和遗传算法相比，本文提出的IBA算法在路径长度、平滑度以及避障能力方面均表现出显著优势，能够为无人机在复杂环境下提供安全、高效的最优或次优路径。

关键词：无人机；3D路径规划；改进蝙蝠优化算法；自适应惯性权重；Levy飞行

1. 引言

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）作为一种新型的航空平台，以其成本低廉、操作灵活、适应性强等优点，在军事侦察、目标打击、民用测绘、物流运输、灾害救援等诸多领域展现出巨大的应用潜力[1-2]。然而，要充分发挥无人机的性能优势，精确、高效的路径规划技术是其关键环节之一。无人机路径规划旨在复杂多变的三维作战或作业环境中，为无人机规划一条从起始点到目标点，满足飞行器自身动力学约束、避开障碍物、规避威胁区域，并优化诸如路径长度、飞行时间、燃料消耗等性能指标的最优或次优飞行轨迹。

传统的路径规划方法主要包括图搜索算法（如Dijkstra算法、A算法）、采样算法（如RRT系列算法）、智能优化算法（如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）等[3-5]。Dijkstra算法和A算法在已知环境信息的情况下能够找到全局最优路径，但其计算复杂度随环境规模的增大呈指数级增长，不适用于高维复杂环境。采样算法如RRT*算法在处理高维空间和复杂约束时表现出较好的性能，但其路径的随机性可能导致规划路径的局部不平滑。智能优化算法因其全局搜索能力和对复杂非线性问题的处理能力，在无人机路径规划领域得到了广泛关注。然而，标准的智能优化算法，如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO），在处理高维多目标问题时，仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优、对参数敏感等问题[6]。

蝙蝠优化算法（Bat Algorithm, BA）是Xin-She Yang于2010年提出的一种新型仿生智能优化算法，其灵感来源于蝙蝠利用声纳进行捕食的行为[7]。BA算法具有概念简单、易于实现、全局搜索能力强等优点，已被成功应用于函数优化、特征选择、调度问题等多个领域。然而，标准BA算法在解决复杂优化问题时，也存在收敛速度较慢、局部搜索能力不足以及在后期迭代中多样性丧失而导致早熟收敛的问题。

鉴于此，本文提出了一种基于改进蝙蝠优化算法（Improved Bat Algorithm, IBA）的无人机3D路径规划方法。该方法在标准蝙蝠算法的基础上，引入了自适应惯性权重和Levy飞行策略。自适应惯性权重能够平衡算法的全局搜索和局部开发能力，在算法初期赋予较大的惯性权重以利于全局探索，在后期减小惯性权重以加速局部收敛。Levy飞行策略则通过模拟Levy随机游走，增强了蝙蝠个体的随机性和跳出局部最优的能力，从而提高了算法的全局搜索能力和避免早熟收敛的风险。本文旨在通过构建详细的三维环境模型，将无人机路径规划问题转化为多目标优化问题，并利用所提出的IBA算法进行求解，以期为无人机在复杂三维环境下的安全、高效飞行提供可靠的路径规划方案。

2. 无人机3D路径规划模型

2.1 三维环境建模

为了真实模拟无人机在复杂环境中的飞行，本文采用栅格法对三维空间进行建模。将连续的三维空间离散化为一系列立方体栅格单元。每个栅格单元的状态可以被标记为“可行”或“不可行”。“不可行”的栅格单元代表障碍物或威胁区域，无人机不允许进入；“可行”的栅格单元则表示无人机可以飞行的区域。

其中，MM是一个非常大的正数，表示当路径点位于障碍物区域时给予极大的惩罚。

3. 改进蝙蝠优化算法（IBA）

3.1 标准蝙蝠算法（BA）回顾

蝙蝠优化算法是基于微蝙蝠利用回声定位进行捕食的策略而设计的。算法主要模拟了蝙蝠的三个关键行为：

3.2 改进蝙蝠优化算法（IBA）

为了克服标准蝙蝠算法在收敛速度和避免早熟收敛方面的不足，本文提出了两种改进策略：引入自适应惯性权重和Levy飞行。

3.2.1 引入自适应惯性权重

惯性权重是粒子群优化算法中的一个重要参数，用于平衡算法的全局搜索和局部开发能力。借鉴这一思想，本文将自适应惯性权重引入到蝙蝠的速度更新公式中，使得算法在不同阶段具有不同的搜索策略。改进后的速度更新公式为：

3.3 IBA算法流程

改进蝙蝠优化算法（IBA）的详细步骤如下：

4. 结论

本文针对无人机在复杂三维空间中的路径规划问题，提出了一种基于改进蝙蝠优化算法（IBA）的3D路径规划方法。该方法在标准蝙蝠算法的基础上，通过引入自适应惯性权重和Levy飞行策略，有效增强了算法的全局搜索能力和收敛速度，并降低了陷入局部最优的风险。通过构建三维栅格环境模型，并综合考虑路径长度、路径平滑度和避障成本，将路径规划问题转化为多目标优化问题。

仿真实验结果表明，与标准的蝙蝠优化算法和遗传算法相比，本文提出的IBA算法在路径规划性能上具有显著优势：它能规划出更短、更平滑且避障效果更好的飞行路径，并且在收敛速度和寻优精度方面也表现出优越性。这表明IBA算法能够为无人机在复杂三维环境下的自主飞行提供安全、高效的路径规划方案。