【无人机路径规划】基于球形矢量的粒子群优化增强安全性的无人机路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人机路径规划是实现自主飞行的核心环节，其安全性直接决定任务执行的可靠性。传统路径规划方法（如 A*、RRT*）在三维空间建模中易忽略障碍物周围的安全裕度，且粒子群优化（PSO）算法在复杂场景下易陷入局部最优，导致路径贴近障碍物或存在碰撞风险。本文提出一种基于球形矢量的粒子群优化路径规划方法：通过球形矢量构建三维空间的 “安全域” 模型，精确描述无人机与障碍物的空间位置关系；改进 PSO 算法的适应度函数与更新策略，将安全距离、路径平滑度与能耗纳入多目标优化。仿真结果表明，该方法在包含 10 + 不规则障碍物的三维场景中，路径与障碍物的最小安全距离达标率≥99.8%，路径规划成功率较传统 PSO 提升 25%，为无人机在复杂环境下的安全飞行提供可靠解决方案。

关键词

无人机路径规划；球形矢量；粒子群优化（PSO）；安全域建模；多目标优化；三维空间

一、引言

无人机在城市巡检、山区搜救、电力运维等场景的自主飞行中，需在三维空间内规划出 “安全无碰撞、路径平滑、能耗最优” 的飞行轨迹。例如，城市环境中无人机需规避高楼、电线杆等静态障碍物，同时保持与建筑物≥5m 的安全距离；山区搜救场景中，需避开山体、树木等不规则障碍物，且路径需适应地形高度变化（如从海拔 500m 攀升至 800m），避免因高度偏差导致碰撞。

传统路径规划方法存在显著安全性缺陷：

1. 空间建模精度不足：A*、Dijkstra 等算法多采用栅格法建模，三维场景下栅格分辨率与计算量呈指数增长，低分辨率易导致障碍物边界模糊，高分辨率则难以满足实时性需求；RRT * 算法虽能处理三维场景，但对障碍物周围安全裕度的描述依赖经验值，无法精准量化空间安全距离；

1. PSO 算法的局限性：传统 PSO 在路径规划中以 “路径最短” 为核心目标，易生成贴近障碍物的路径（如距离障碍物仅 1-2m），且粒子更新时易因局部最优陷入 “障碍物包围” 的困境，导致规划失败；

1. 安全约束单一：多数方法仅考虑 “无碰撞” 这一硬约束，忽略路径平滑度（如急转弯导致无人机姿态失稳）、能耗（如频繁爬升增加电池消耗）对安全飞行的间接影响 —— 路径不平滑可能引发无人机失控，能耗过高则会缩短续航，增加应急场景下的坠机风险。

球形矢量作为一种精准的空间位置描述工具，可通过 “球心 - 半径 - 方向角” 三要素构建三维空间的 “安全域”，精确量化无人机与障碍物的安全距离；将其与改进 PSO 结合，能在优化过程中实时评估路径安全性，避免传统方法的建模缺陷与算法局限。因此，构建 “球形矢量安全建模 - 多目标 PSO 优化 - 路径平滑验证” 的一体化方案，成为增强无人机路径规划安全性的关键。

二、核心理论基础：球形矢量与安全域建模

三、基于球形矢量的改进 PSO 路径规划算法

传统 PSO 算法在路径规划中易因目标函数单一、粒子更新盲目导致安全性不足，本文通过 “球形矢量融入适应度函数 - 多约束粒子更新 - 局部最优逃逸” 三大改进，构建增强安全性的路径规划流程，具体步骤如下：

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 褚宏悦,易军凯.无人机安全路径规划的混沌粒子群优化研究[J].控制工程, 2024, 31(6):1027-1034.

[2] 刘同林.可变形机器人路径规划与控制方法研究[J].机器人学研究室, 2010.

[3] 郝永志,郑彭军.基于粒子群算法的航海雷达面板控钮布局优化[J].中国航海, 2017, 40(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-4653.2017.03.002.

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