【创新未发表】基于中华穿山甲算法CPO实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/146124523

✅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

摘要： 随着无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术的日益成熟，其在城市环境中的应用也愈发广泛，如物流配送、灾害救援、环境监测等。然而，复杂城市地形下存在着大量的静态障碍物，如高层建筑、电线杆、树木等，以及动态障碍物，如其他飞行器、行人等，这为无人机安全、高效的航迹规划带来了严峻的挑战。本文提出了一种基于中华穿山甲优化算法（Chinese Pangolin Optimizer, CPO）的三维航迹规划方法，旨在解决复杂城市地形下无人机避障问题。该方法充分利用CPO算法的全局搜索能力和快速收敛特性，能够有效搜索到满足无人机动力学约束和避障要求的最优或近似最优三维航迹。通过仿真实验，验证了该方法在复杂城市地形下的有效性和优越性。

关键词： 无人机；航迹规划；避障；中华穿山甲优化算法；城市地形；三维航迹

1. 引言

近年来，无人机凭借其灵活性、机动性和低成本等优势，在诸多领域展现出巨大的应用潜力。尤其是在城市环境中，无人机能够执行传统人工难以完成的任务，极大地提高了工作效率和降低了运营成本。然而，城市环境的复杂性也对无人机的应用提出了更高的要求，其中最关键的问题之一就是如何实现安全、高效的航迹规划。

在复杂城市地形下，无人机需要面临以下挑战：

障碍物密度高：
城市建筑物密集，障碍物种类繁多，增加了无人机避障的难度。
地形复杂：
建筑物的高度差异大，地形起伏不平，对无人机的飞行控制和航迹规划提出了更高的要求。
动态环境：
城市环境中存在大量的动态障碍物，如行人、车辆、其他飞行器等，需要无人机具备动态避障的能力。
动力学约束：
无人机的飞行受到自身的动力学约束限制，如最大飞行速度、最大转弯角度等，航迹规划需要考虑这些约束条件。

为了应对这些挑战，国内外学者提出了各种航迹规划方法，包括A算法、RRT算法、遗传算法、粒子群算法等。然而，传统的A算法和RRT算法在搜索复杂地形时效率较低，容易陷入局部最优解；遗传算法和粒子群算法虽然具有全局搜索能力，但收敛速度较慢，容易出现早熟现象。因此，需要一种具有更强全局搜索能力和更快收敛速度的优化算法来实现复杂城市地形下的无人机航迹规划。

近年来，受到自然界启发的新型优化算法层出不穷。中华穿山甲优化算法（CPO）是一种新兴的群体智能优化算法，其灵感来源于中华穿山甲的捕食行为和防御机制。CPO算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、参数少等优点，在解决复杂的优化问题方面表现出良好的性能。

本文提出了一种基于中华穿山甲优化算法CPO实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划的方法。该方法将CPO算法应用于无人机三维航迹规划问题，通过优化航迹的关键点坐标，实现无人机在复杂城市地形下的安全、高效飞行。

2. 相关工作

无人机航迹规划问题一直是研究的热点，国内外学者已经提出了大量的解决方案。根据航迹规划方法的不同，可以将其分为以下几类：

基于搜索的算法：
该类算法包括A算法、D算法、RRT算法等。A算法是一种启发式搜索算法，通过评估每个节点的代价函数来寻找最优路径。D算法是A*算法的改进版本，可以动态调整航迹以适应环境变化。RRT算法是一种随机搜索算法，通过随机采样的方式生成航迹。这类算法的优点是实现简单，但缺点是在复杂地形下搜索效率较低，容易陷入局部最优解。
基于优化的算法：
该类算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉、变异等操作来寻找最优解。粒子群算法是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，通过粒子之间的相互作用来寻找最优解。蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，通过信息素的传递来寻找最优解。这类算法的优点是具有全局搜索能力，但缺点是收敛速度较慢，容易出现早熟现象。
基于人工智能的算法：
该类算法包括强化学习、深度学习等。强化学习是一种通过与环境交互来学习最优策略的算法。深度学习是一种基于神经网络的机器学习算法，可以通过训练来学习复杂的非线性关系。这类算法的优点是能够处理复杂的环境变化，但缺点是需要大量的训练数据。

近年来，一些学者将新兴的优化算法应用于无人机航迹规划问题。例如，将灰狼优化算法、鲸鱼优化算法等应用于无人机二维或三维航迹规划，并取得了较好的效果。

然而，目前的研究仍然存在一些不足：