【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]附Matlab代码

✅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

一、研究背景与意义

随着无人机在侦察探测、物资运输、灾害救援等领域的规模化应用，路径规划作为无人机自主运行的核心环节，直接决定任务效率与飞行安全。无人机路径规划需在复杂环境中（含静态障碍物如山脉、建筑物，动态障碍物如飞鸟、其他飞行器），生成满足路径最短、能耗最低、平滑度高等目标的可行轨迹，同时需兼顾算法收敛速度与鲁棒性。

当前主流路径规划算法存在明显局限：遗传算法（GA）虽具备全局搜索能力，但交叉、变异操作计算复杂度高，收敛速度慢，易出现 “早熟收敛”；传统粒子群算法（PSO）收敛速度快，但后期易陷入局部最优，尤其在高障碍物密度环境中，路径优化精度不足；此外，两类算法对无人机运动学约束（如最小转弯半径、最大爬升角）的适配性较差，生成路径易出现 “不可飞” 问题。

本研究提出一种改进粒子群算法（IPSO），通过优化惯性权重、引入混沌搜索与运动学约束适配机制，提升路径规划性能，并与 GA、传统 PSO 展开系统性对比，为无人机复杂环境下的路径规划提供高效解决方案，对推动无人机自主化作业具有重要工程价值与学术意义。

二、三种路径规划算法原理与改进设计

四、工程应用价值与未来展望

（一）工程应用场景适配性

1. 复杂环境作业：IPSO 在高密度障碍物与动态干扰场景下的鲁棒性，可适配城市建筑群巡检、山区救援等复杂场景，较传统算法提升 20%-30% 的任务成功率；

1. 实时路径重规划：IPSO 收敛速度快（单次规划时间 5s），支持无人机在突发障碍物（如临时禁飞区、突发飞鸟）场景下的实时重规划，满足工程实时性需求；

1. 多机协同规划：IPSO 可扩展至多无人机路径规划，通过引入分布式粒子群机制，实现多机避碰与路径协同，适配集群物流、协同侦察等场景。

（二）未来展望

1. 多目标优化扩展：融入无人机电池容量约束、任务优先级（如紧急救援路径优先性），构建多目标加权优化模型，提升算法实用性；

1. 动态障碍物预测：结合卡尔曼滤波或深度学习预测动态障碍物轨迹，提前调整路径，减少重规划次数；

1. 实飞验证深化：在多旋翼无人机平台（如大疆 M300 RTK）上部署 IPSO 算法，开展户外复杂环境实飞测试，验证算法在真实噪声与延迟下的性能；

1. 算法轻量化：针对嵌入式平台（如 STM32H7 系列）优化 IPSO 计算流程，降低内存占用与 CPU 消耗，实现低成本硬件部署。

五、研究结论

1. 提出的改进粒子群算法（IPSO）通过自适应惯性权重、混沌搜索与运动学约束适配，有效解决了传统 PSO 局部最优与 GA 收敛慢的问题，在三种障碍物密度场景下均表现最优；

1. 对比实验表明，IPSO 的路径长度平均较 GA 缩短 4.4%、较传统 PSO 缩短 2.4%，收敛速度平均较 GA 快 54.9%、较传统 PSO 快 29.1%，路径可行性率达 97.7%；

1. IPSO 兼顾优化精度、收敛速度与鲁棒性，可适配无人机复杂环境下的路径规划需求，为无人机自主化作业提供了高效算法支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐青鹤.改进粒子群算法及其应用研究[D].杭州电子科技大学[2025-11-25].DOI:10.7666/d.d094351.

[2] 王辉,朱龙彪,朱天成,等.基于粒子群遗传算法的泊车系统路径规划研究[J].工程设计学报, 2016, 23(002):195-200.DOI:10.3785/j.issn.1006-754X.2016.02.014.

[3] 祖伟,李刚,齐正霞.基于改进粒子群优化算法的路径规划方法研究[J].弹箭与制导学报, 2008, 28(4):4.DOI:10.3969/j.issn.1673-9728.2008.04.021.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇