【创新未发表】基于被囊群优化算法TSA实现复杂山地危险模型无人机路径规划问题求解Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 无人机路径规划在诸多领域，例如地质勘探、环境监测及灾害救援等，发挥着越来越重要的作用。然而，在复杂山地环境下，地形起伏、障碍物密集以及潜在危险区域的存在，使得无人机路径规划问题极具挑战性。本文提出了一种基于被囊群算法 (Tuned Salp Swarm Algorithm, TSA) 的无人机路径规划方法，用于解决复杂山地环境下考虑危险模型的路径优化问题。该算法通过对标准海豚群算法进行改进，增强了其全局搜索能力和局部寻优能力，并结合了基于地形的危险模型，有效地避免了危险区域，最终在Matlab平台上实现了算法并进行了仿真实验，验证了该方法的可行性和有效性。

关键词: 无人机路径规划；被囊群算法；复杂山地；危险模型；Matlab

1 引言

随着无人机技术的快速发展，其应用场景不断拓展。在复杂山地环境中，利用无人机进行作业面临着诸多挑战，例如地形复杂、障碍物众多、存在潜在危险区域（例如滑坡、泥石流等高危区域）等。传统路径规划算法，例如A*算法、Dijkstra算法等，在处理高维、非凸的复杂山地环境时，效率低下且难以保证全局最优解。因此，寻求一种高效、可靠的无人机路径规划算法至关重要。

近年来，群智能优化算法由于其强大的全局搜索能力和自适应性，在路径规划领域得到了广泛应用。其中，海豚群算法 (Salp Swarm Algorithm, SSA) 凭借其简洁的结构和较快的收敛速度，成为研究热点之一。然而，标准SSA算法在处理复杂问题时，容易出现早熟收敛和局部最优解等问题。为了克服这些不足，本文提出了一种改进的被囊群算法TSA，并将其应用于复杂山地环境下的无人机路径规划问题。TSA算法通过调整参数和引入新的机制，提高了算法的全局搜索能力和局部寻优能力，并有效地避免了危险区域。

本文的创新点在于：1) 将改进的TSA算法应用于复杂山地环境下的无人机路径规划问题；2) 构建了基于地形的危险模型，将危险因素纳入路径规划中；3) 利用Matlab平台实现了算法并进行了仿真实验，验证了算法的有效性。

2 复杂山地危险模型

为了模拟复杂山地环境，本文建立了基于数字高程模型 (DEM) 的地形模型。DEM数据可以获取地形的高程信息，从而构建三维地形图。基于DEM数据，可以提取出山脊、山谷、陡坡等地形特征，并结合专家知识或历史数据，建立危险区域模型。本文采用基于高程、坡度和坡向的危险度评估方法，将危险区域划分为不同等级，并赋予相应的权重。危险度计算公式如下：

𝑅=𝑤1×𝐻+𝑤2×𝑆+𝑤3×𝐴R=w1×H+w2×S+w3×A

其中，R表示危险度，H表示高程，S表示坡度，A表示坡向，𝑤1,𝑤2,𝑤3w1,w2,w3分别为高程、坡度和坡向的权重系数。权重系数的确定可以根据实际情况进行调整。危险区域的确定则基于设定的危险度阈值。超过阈值的区域被标记为危险区域，路径规划算法需要避免这些区域。

3 基于TSA的无人机路径规划算法

标准SSA算法存在一些不足，例如收敛速度较慢、容易陷入局部最优解等。为了克服这些不足，本文提出了一种改进的TSA算法。改进主要体现在以下几个方面：

• 参数自适应调整: TSA算法对SSA算法的参数进行了自适应调整，根据迭代次数和种群的搜索情况动态调整参数，提高了算法的适应性。

• 引入混沌映射: 为了增强算法的全局搜索能力，TSA算法引入了混沌映射，提高种群的多样性，避免算法陷入局部最优解。

• 局部搜索机制: 为了提高算法的局部寻优能力，TSA算法引入了局部搜索机制，在算法后期对优秀个体进行局部搜索，进一步提高解的精度。

具体算法流程如下：

1. 初始化: 随机生成初始被囊群，并设置算法参数。

2. 领导者更新: 根据TSA算法的领导者更新公式，更新领导者位置。

3. 追随者更新: 根据TSA算法的追随者更新公式，更新追随者位置。

4. 适应度评估: 根据目标函数，评估每个被囊的适应度值。目标函数需考虑飞行距离和危险度，例如：
   𝑓(𝑥)=𝑑+𝛼×∑𝑖=1𝑛𝑅𝑖 

5. 

6. 参数自适应调整及混沌映射: 根据迭代次数和种群的搜索情况，自适应调整算法参数，并引入混沌映射增强种群多样性。

7. 局部搜索: 在算法后期，对优秀个体进行局部搜索。

8. 迭代终止条件判断: 如果满足迭代终止条件，则算法结束，输出最优路径；否则，转到步骤2。

4 Matlab实现及仿真实验

本文利用Matlab软件实现了基于TSA的无人机路径规划算法。实验数据采用公开的DEM数据，并根据上述危险模型构建了复杂山地环境。通过与标准SSA算法进行对比，验证了TSA算法的有效性。实验结果表明，TSA算法在收敛速度和解的质量方面均优于标准SSA算法，能够有效地避免危险区域，规划出更安全、更合理的无人机路径。

实验结果以图表的形式展现，包括算法收敛曲线、最优路径图以及不同算法的性能比较等。

5 结论与展望

本文提出了一种基于改进的TSA算法的无人机路径规划方法，该方法能够有效地解决复杂山地环境下考虑危险模型的路径优化问题。通过在Matlab平台上的仿真实验，验证了该方法的可行性和有效性。未来的研究工作可以考虑以下几个方面：

• 研究更复杂的危险模型，例如考虑风力、能见度等因素。

• 结合其他优化算法，进一步提高算法的性能。

• 将算法应用于实际场景，进行更深入的研究。

本文的研究成果为无人机在复杂山地环境下的应用提供了新的方法和技术支撑，具有重要的理论意义和应用价值。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李敏健.基于BIM的"无人机+RTK"在复杂山地项目施工技术应用[J].广州建筑, 2023, 51(3):33-36.

[2] 王海立,王永生,武威威,等.高原双复杂山地近地表建模技术研究[J].科技创新与应用, 2022, 12(33):60-62.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.33.015.

[3] 姚红云,林杰,谈进辉.基于复杂网络理论的山地城市交通网络模型可靠度研究[C]//中国系统工程学会学术年会.2014.

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