【Matlab无人机三维路径规划】基于棕熊算法BrownOA实现复杂地形无人机避障三维航迹规划附代码-优快云博客

文章介绍了一种利用棕熊算法进行复杂地形下无人机避障航迹规划的方法，通过将地形建模为三维网格并运用群体智能搜索最优路径，实验证明了其高效性和安全性。

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法首先将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明，该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。

1. 棕熊算法概述

棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于棕熊的觅食行为。棕熊是一种杂食性动物，主要以浆果、昆虫、鱼类等为食。在觅食过程中，棕熊会利用其灵敏的嗅觉和听觉来寻找食物。同时，棕熊也会利用其强大的记忆力来记住食物的位置。棕熊算法BrownOA模拟了棕熊的觅食行为，通过种群中的个体之间的信息交流来搜索最优解。

棕熊算法BrownOA的基本步骤如下：

初始化种群。种群由一组个体组成，每个个体表示一个潜在的解决方案。
计算每个个体的适应度。适应度函数衡量每个个体的好坏。
选择最优个体。最优个体是种群中适应度最高的个体。
更新种群。种群中的个体通过信息交流来更新自己的位置。
重复步骤2-4，直到达到终止条件。

2. 基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法

本文提出的基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法主要包括以下几个步骤：

复杂地形建模。将复杂地形建模为三维网格地图。网格地图的每个单元格表示地形的高度。
航迹规划。利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA的种群由一组航迹组成，每个航迹表示一条潜在的飞行路径。航迹的适应度函数衡量航迹的长度、避障性能和飞行安全性。
航迹优化。对规划出的航迹进行优化。航迹优化主要包括航迹平滑和航迹缩短。航迹平滑可以减少航迹的曲折程度，航迹缩短可以减少航迹的长度。

📣 部分代码

function DrawPic(result1,data,str)figureplot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',8)hold onplot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',8)plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',10)for i=1:data.numObstacles    x=1+data.Obstacle(i,1);    y=1+data.Obstacle(i,2);    z=1+data.Obstacle(i,3);    long=data.Obstacle(i,4);    wide=data.Obstacle(i,5);    pretty=data.Obstacle(i,6);        x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);    y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);    z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);    long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);    wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);    pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);    [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);endlegend('起点','终点','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])% figure% plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','r',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% hold on% plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','r',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','k',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% for i=1:data.numObstacles%     x=1+data.Obstacle(i,1);%     y=1+data.Obstacle(i,2);%     z=1+data.Obstacle(i,3);%     long=data.Obstacle(i,4);%     wide=data.Obstacle(i,5);%     pretty=data.Obstacle(i,6);%     %     x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);%     y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);%     z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);%     long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);%     wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);%     pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);%     [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);% end% legend('起点','终点','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])end