基于猎食者算法HPO实现复杂城市地形下无人机三维航迹避障规划附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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本文提出了一种利用猎食者优化算法(HPO)的解决方案，针对复杂城市环境中的无人机三维航迹规划，实现避障和能量消耗的优化。仿真实验显示，该算法在避障性能、能量效率和收敛速度上表现出色，为无人机在城市任务中的高效执行提供了支持。

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🔥 内容介绍

随着无人机技术的飞速发展，无人机在城市环境中执行任务的需求日益增长。然而，复杂城市地形对无人机三维路径规划提出了巨大挑战，需要考虑障碍物避障和能量最优等因素。本文提出了一种基于猎食者算法（HPO）的无人机三维路径规划算法，该算法能够有效解决复杂城市地形下的无人机三维航迹避障问题，并优化能量消耗。

1. 问题描述

无人机三维路径规划的目标是在给定的三维城市环境中，规划一条从起点到终点的三维航迹，满足以下约束条件：

**避障约束：**航迹不能与任何障碍物（如建筑物、树木等）发生碰撞。
**能量约束：**航迹应尽可能地优化能量消耗，以延长无人机的续航时间。

2. 猎食者算法（HPO）

猎食者算法（HPO）是一种基于动物觅食行为的优化算法。在HPO中，每个候选解被视为一只猎食者，其位置和速度不断更新，以寻找最优解。HPO具有以下特点：

**随机性：**猎食者的位置和速度更新过程具有随机性，这有助于探索解空间。
**贪婪性：**猎食者会优先选择当前位置附近最优的解，这有助于加速收敛速度。
**群体协作：**猎食者之间会共享信息，这有助于提高算法的全局搜索能力。

3. 基于HPO的无人机三维路径规划算法

本文提出的基于HPO的无人机三维路径规划算法主要包括以下步骤：

**初始化：**随机生成一组猎食者，每个猎食者表示一条三维航迹。
**适应度计算：**计算每个猎食者的适应度，适应度函数综合考虑了航迹的避障性能和能量消耗。
**位置更新：**根据适应度函数，更新每个猎食者的位置和速度。
**信息共享：**猎食者之间共享信息，包括当前位置、速度和适应度。
**迭代更新：**重复步骤2-4，直到达到终止条件（如最大迭代次数或收敛精度）。

📣 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