【无人机三维路径规划】基于灰雁GGO实现无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角）研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

针对无人机三维路径规划中需综合权衡路径长度、飞行高度、威胁规避及转角平滑性的多目标优化问题，提出一种基于灰雁优化（Grey Goose Optimization, GGO）算法的路径规划方案。首先构建包含三维空间、威胁区域、飞行约束的环境模型；其次设计融合路径成本、高度适配、威胁规避、转角平滑的多目标优化函数；最后通过 GGO 算法模拟灰雁迁徙中的领航、跟飞、觅食等行为，实现最优路径搜索。仿真结果表明，该方法能有效生成满足多约束条件的最优路径，相比传统优化算法，在路径总成本、平滑性及威胁规避能力上均有显著提升。

关键词

无人机；三维路径规划；灰雁优化算法；多目标优化；威胁规避；路径平滑

1 引言

1.1 研究背景与意义

无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）凭借灵活性高、适应性强等优势，广泛应用于侦察监视、物资运输、灾害救援等领域。三维路径规划作为无人机自主飞行的核心技术，需在复杂三维空间中生成一条满足 “最短路径、安全避障、高度合理、飞行平滑” 的最优路径 [1]。传统路径规划算法（如 A*、D* Lite）在三维空间中易陷入局部最优，且难以平衡多目标约束；而群智能优化算法（如粒子群优化、遗传算法）虽具备全局搜索能力，但在多目标权衡与收敛速度上仍有改进空间 [2]。

灰雁优化算法（GGO）是 2022 年提出的新型群智能优化算法，模拟灰雁迁徙过程中的领航机制、跟飞行为及觅食策略，具有收敛速度快、全局搜索能力强、参数设置简单等优点 [3]。将 GGO 应用于无人机三维路径规划，可有效解决多目标约束下的最优路径搜索问题，提升无人机飞行的安全性与经济性。

1.2 研究现状

目前，无人机三维路径规划的研究主要集中在优化算法改进与目标函数设计两方面：

• 算法方面

  ：文献 [4] 采用粒子群优化（PSO）算法实现三维路径规划，但存在后期收敛速度慢的问题；文献 [5] 基于遗传算法（GA）引入路径平滑算子，提升了路径可行性，但多目标权重平衡效果不佳；文献 [6] 采用鲸鱼优化算法（WOA）优化路径成本，但在复杂威胁环境下易陷入局部最优。

• 目标函数方面

  ：现有研究多聚焦于路径长度与威胁规避，对飞行高度适配性（如避免超低空障碍物、限制最大飞行高度）和转角平滑性（减少无人机姿态调整能耗）的综合考量不足 [7]。

本文针对上述不足，构建多目标优化函数，融合路径成本、高度约束、威胁规避、转角平滑四大核心目标，采用 GGO 算法实现全局最优路径搜索，为无人机三维路径规划提供新的有效方案。

2 无人机三维路径规划环境建模

4 基于 GGO 的路径搜索实现

4.1 灰雁优化算法（GGO）原理

GGO 模拟灰雁种群迁徙过程中的三大核心行为 [3]：

1. 领航行为

   ：种群中最优个体（领航雁）引领飞行方向，其他个体（跟飞雁）向领航雁靠拢；

2. 跟飞行为

   ：跟飞雁在领航雁周围形成 V 字形队列，利用空气动力学优势节省能耗；

3. 觅食行为

   ：部分个体脱离队列进行局部觅食，增强算法局部搜索能力，避免陷入局部最优。

GGO 的数学模型如下：

5 结论与展望

本文提出一种基于灰雁优化算法的无人机三维路径规划方法，通过构建多目标优化函数与三维环境模型，利用 GGO 算法的全局搜索与快速收敛优势，实现了最优路径的高效搜索。仿真实验验证了该方法在多目标权衡、威胁规避及收敛速度上的优越性。

未来研究方向可包括：

1. 引入动态威胁环境（如移动目标、临时禁飞区），提升算法的动态适应能力；

2. 采用多目标优化算法（如非支配排序遗传算法 NSGA-Ⅲ）替代加权求和法，生成 Pareto 最优解集，为不同任务需求提供更多路径选择；

3. 结合无人机动力学模型，进一步优化路径的飞行可行性与能耗效率。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 谢懿.基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究[J].舰船科学技术, 2019(20):3.DOI:CNKI:SUN:JCKX.0.2019-20-009.

[2] 徐宏飞.面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[D].北京交通大学[2025-11-28].

[3] 王维军.基于改进智能水滴算法的冷链物流配送路径优化问题研究[J].工业工程, 2017, 20(2):6.DOI:10.3969/j.issn.1007-7375.e16-2292.

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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

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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

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