【无人机三维路径规划】基于基于NSGAII实现考虑汽车风险、撞击面积、大气密度的复杂楼市内无人机三维路径规划研究附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、研究背景与场景特性

随着城市精细化管理与低空经济的快速发展，无人机在复杂楼市场景中的应用日益广泛，如楼宇巡检、物资配送、应急救援等。与开阔空域或简单地形不同，复杂楼市环境具有建筑密度高、空间结构复杂、动态干扰因素多等显著特征：楼栋间距最小可至 5-10 米，低空存在汽车通行（地面停车场、道路）、行人活动等动态目标，同时不同高度层大气密度差异会直接影响无人机飞行阻力与能耗，这些因素均为路径规划带来严峻挑战。

当前无人机路径规划研究多聚焦于静态障碍规避或单一风险因素，难以适配复杂楼市的多约束场景：一方面，传统算法（如 A*、RRT*）未充分考虑汽车行驶带来的动态碰撞风险，也未量化无人机与建筑碰撞时的 “撞击面积”（撞击面积越大，机身损伤与坠机风险越高）；另一方面，大气密度随楼市高度变化（如底层受建筑遮挡气流扰动大、高层大气密度低），直接影响无人机动力消耗与飞行稳定性，却常被简化或忽略。

非支配排序遗传算法 II（NSGAII）作为多目标优化领域的经典算法，具有帕累托最优解分布均匀、收敛速度快、计算复杂度低等优势，能够有效权衡汽车风险、撞击面积、大气密度等多目标冲突。因此，将 NSGAII 算法引入复杂楼市内无人机三维路径规划，构建多目标优化模型，对提升无人机在城市复杂环境中的飞行安全性与效率具有重要现实意义。

二、相关研究现状与不足

（一）复杂环境无人机路径规划研究

针对城市楼市场景，现有研究多集中于建筑静态障碍规避：部分学者采用 “栅格法” 将楼市空间离散为三维栅格，通过标记建筑占据栅格实现避障，但该方法易产生 “路径锯齿化” 问题，且未考虑动态目标（如汽车）；另有研究引入 “人工势场法”，将建筑视为 “排斥势场”、目标点视为 “吸引势场”，但在多建筑密集区域易陷入局部最优（如两栋高楼之间的 “势场陷阱”）。

（二）多目标优化算法应用

在多目标路径规划中，NSGAII 算法已被初步应用，但现有研究存在明显局限：一是目标函数单一，多聚焦于 “路径长度 - 能耗” 双目标，未纳入 “汽车风险”“撞击面积” 等楼市特有的安全指标；二是环境模型简化，将大气密度视为恒定值，忽略其随高度变化对飞行的影响；三是动态风险量化不足，对汽车行驶的风险评估多采用 “距离阈值法”（如距离汽车 5 米内判定为高风险），未结合汽车速度、行驶方向等动态参数，导致风险评估精度低。

（三）关键因素量化研究

• 汽车风险：现有研究多将汽车视为 “静态障碍”，未考虑其运动状态（如停车场内汽车的启停、道路上汽车的匀速行驶），风险评估缺乏动态适应性；

• 撞击面积：极少研究量化无人机与建筑的撞击面积，多默认 “碰撞即失效”，忽略了无人机飞行姿态（如侧飞、俯冲）对撞击面积的影响；

• 大气密度：部分研究仅采用标准大气模型中的密度值，未结合楼市 “峡谷效应”（如楼栋之间气流加速导致局部密度变化），导致能耗计算偏差较大。

三、NSGAII 算法原理与适配优化

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨云,周诚,王崴,等.基于SUMTNSGA-II的多目标轨迹规划[J].计算机工程与设计, 2015, 36(11):6.DOI:10.16208/j.issn1000-7024.2015.11.039.

[2] 付义涵.应急物资"无人机+货车"联合配送研究[D].长安大学[2025-11-28].

[3] 封建湖,郑宝娟,封硕,等.具有修正策略的改进NSGA-Ⅱ三维路径规划[J].机械设计与制造, 2021, 000(005):300-304.DOI:10.3969/j.issn.1001-3997.2021.05.068.

📣 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

👇