【无人机三维路径规划】基于野狗算法DOA实现复杂地形无人机三维航迹避障规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人机三维路径规划在复杂地形环境中面临着避障和效率的挑战。本文提出了一种基于野狗算法 (DOA) 的无人机三维航迹避障规划方法，该方法能够有效地规划出满足避障和效率要求的三维航迹。该方法首先建立了无人机三维环境模型，然后利用 DOA 算法优化航迹，最后对规划结果进行评估。仿真结果表明，该方法能够有效地规划出避障且高效的三维航迹，为复杂地形环境中的无人机飞行提供了有力的技术支持。

引言

无人机在复杂地形环境中执行任务时，需要规划出满足避障和效率要求的三维航迹。传统的路径规划方法往往难以满足复杂地形环境中的避障要求，而基于人工智能的路径规划方法则具有较高的计算复杂度。

野狗算法 (DOA) 是一种受野狗觅食行为启发的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。本文提出了一种基于 DOA 的无人机三维航迹避障规划方法，该方法能够有效地规划出满足避障和效率要求的三维航迹。

方法

1. 无人机三维环境模型建立

无人机三维环境模型包括地形模型、障碍物模型和目标点模型。地形模型采用数字高程模型 (DEM) 表示，障碍物模型采用三维点云数据表示，目标点模型采用三维坐标表示。

2. 基于 DOA 的航迹优化

DOA 算法是一种基于种群的优化算法，其基本原理是模拟野狗觅食行为。在航迹优化过程中，每个野狗代表一条航迹，野狗种群代表航迹集合。野狗根据自己的位置和周围环境信息更新自己的位置，从而实现航迹的优化。

3. 航迹评估

航迹评估包括避障评估和效率评估。避障评估判断航迹是否与障碍物发生碰撞，效率评估计算航迹的长度和飞行时间。

结果

仿真结果表明，该方法能够有效地规划出避障且高效的三维航迹。与传统路径规划方法相比，该方法规划的航迹避障性能更好，效率更高。

结论

本文提出了一种基于 DOA 的无人机三维航迹避障规划方法，该方法能够有效地规划出满足避障和效率要求的三维航迹。该方法为复杂地形环境中的无人机飞行提供了有力的技术支持，具有广阔的应用前景。无人机三维航迹。该算法可广泛应用于无人机在复杂地形环境中的各种任务。

📣 部分代码

%% Implementation of the Truncated Amplitude Flow algorithm proposed in the paper%`` Sparse Phase Retrieval via Truncated Amplitude Flow鈥欌? by G. Wang, L. Zhang, % G. B. Giannakis, M. Akcakaya, and J. Chen​​function [Relerrs, z] = SPARTA1(y, x, Params, Amatrix, Supp) %#ok<INUSD>​Arnorm  = sqrt(sum(abs(Amatrix).^2, 2)); % norm of rows of Amatrixymag    = sqrt(y);normest = Params.m * Params.n1 / sum(sum(abs(Amatrix))) * (1 / Params.m) * sum(ymag);ynorm   = ymag ./ (Arnorm .* normest);​%% finding largest normalized inner productsAnorm      = bsxfun(@rdivide, Amatrix, Arnorm);[ysort, ~] = sort(ynorm, 'ascend');ythresh    = ysort(round(Params.m / (1.2))); %6/5 the orthogonality-promoting initialization parameterind        = (abs(ynorm) >= ythresh);​%% estimate the support of xAselect  = Anorm(ind, :);if Params.support_opi == 1    % based on orthogonality-promoting initialization    rdata_opi= sum(abs(Aselect).^2, 1);    [~, sind_opi] = sort(rdata_opi, 'descend');    Supp_opi = sind_opi(1 : round(Params.n1 - Params.nonK));else    % based on squared quantities    Ya       = bsxfun(@times, abs(Amatrix).^2, y);    rdata    = sum(Ya, 1);    [~,sind] = sort(rdata, 'descend');    Supp_opi = sind(1 : (Params.n1 - Params.nonK));end​%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% power iterations for sparse orthogonality-promoting initializationif Params.power_trunc == 0        z0       = randn(Params.n1, Params.n2);    z0       = z0 / norm(z0, 'fro');    % Initial guess    for t    = 1:Params.npower_iter                   % Truncated power iterations        z0   = Aselect' * (Aselect * z0);        z0   = z0 / norm(z0, 'fro');    end        z0(setdiff((1:Params.n1), Supp_opi)) = 0;    z0       = z0 / norm(z0, 'fro');    z0        = normest * z0;                   % Apply scaling    elseif Params.power_trunc == 1        z0       = randn(Params.n1, Params.n2);    z0       = z0 / norm(z0, 'fro');    % Initial guess    for t    = 1:Params.npower_iter                   % Truncated power iterations        z0   = Aselect' * (Aselect * z0);        sz0  = sort(abs(z0), 'descend');        z0(abs(z0) < sz0(Params.n1 - Params.nonK) - eps) = 0;        z0   = z0 / norm(z0, 'fro');    end    elseif Params.power_trunc == 2        Aselect  = Anorm(ind, Supp_opi);    zk0      = randn(Params.n1 - Params.nonK, Params.n2);    zk0      = zk0 / norm(zk0, 'fro');    % Initial guess    for t    = 1:Params.npower_iter                   % Truncated power iterations        zk0  = Aselect' * (Aselect * zk0);        zk0  = zk0 / norm(zk0, 'fro');    end    z0       = zeros(Params.n1, 1);    z0(Supp_opi) = zk0;    else        Asample  = Amatrix(:, Supp_opi);    Arnormx  = sqrt(sum(abs(Asample).^2, 2)); % norm of rows of Amatrix        % finding largest normalized inner products    Anormx   = bsxfun(@rdivide, Amatrix, Arnormx);    ynormx   = ymag ./ (Arnormx .* normest);    ysortx   = sort(ynormx, 'ascend');        ythreshx = ysortx(round(Params.m / (1.2))); % 6/5 the orthogonality-promoting initialization parameter    indx     = (abs(ynormx) >= ythreshx);    Aselectx = Anormx(indx, Supp_opi);        zk0      = randn(Params.n1 - Params.nonK, Params.n2);    zk0      = zk0 / norm(zk0, 'fro');    % Initial guess    for t    = 1:Params.npower_iter                   % Truncated power iterations        zk0  = Aselectx' * (Aselectx * zk0);        zk0  = zk0 / norm(zk0, 'fro');    end        z0      = zeros(Params.n1, 1);    z0(Supp_opi) = zk0;    end​z       = normest * z0;                   % Apply scalingRelerrs = norm(x - exp(-1i * angle(trace(x' * z))) * z, 'fro') / norm(x, 'fro'); % Initial rel. error​for t = 1: Params.T        Az       = Amatrix * z; %A(z);    ratio    = abs(Az) ./ ymag;    yz       = ratio > 1 / (1 + Params.gamma_lb);    ang      = Params.cplx_flag * exp(1i * angle(Az)) + (1 - Params.cplx_flag) * sign(Az);        grad     = Amatrix' * (yz .* ymag .* ang - yz .* Az) / Params.m;    z        = z + Params.mu * grad;    [sz, ~]  = sort(abs(z), 'descend');    z(abs(z) < sz(Params.n1 - Params.nonK) - eps) = 0;    Relerrs  = [Relerrs; norm(x - exp(-1i * angle(trace(x' * z))) * z, 'fro') / norm(x,'fro')]; %#ok<AGROW>    if Relerrs(end) < Params.tol - eps        break;    end    end​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐宏飞.面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[J].北京交通大学[2024-03-23].

[2] 高九州,张焯.基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划[J].计算机测量与控制, 2023(12):203-209,223.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 路径规划方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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6 信号处理方面

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7 电力系统方面

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8 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

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合