【创新未发表】基于粒子群混合蝴蝶算法PSOBOA复杂山地危险模型无人机路径规划附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-06-05 22:51:19 发布

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#算法 #无人机 #matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 无人机在复杂山地环境下的路径规划问题，由于地形复杂、障碍物众多、安全风险高，一直是研究热点。本文提出一种基于粒子群优化算法(PSO)和蝴蝶优化算法(BOA)混合的改进算法PSOBOA，用于解决复杂山地环境下无人机路径规划问题。该算法将PSO算法的全局搜索能力与BOA算法的局部寻优能力相结合，并结合改进的危险模型，有效提高了路径规划的效率和安全性。通过仿真实验，验证了PSOBOA算法在复杂山地环境下的有效性和优越性。

关键词: 无人机路径规划；粒子群优化算法；蝴蝶优化算法；复杂山地；危险模型；混合算法

1 引言

随着无人机技术的快速发展，无人机在各个领域的应用日益广泛。然而，在复杂山地环境下进行无人机路径规划仍然面临着巨大的挑战。复杂山地地形通常包含陡峭的山坡、峡谷、植被覆盖等多种障碍物，这给无人机的飞行安全带来了极大的风险。传统的路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，在处理高维、非线性、不确定性的复杂山地环境时，效率较低，难以保证规划路径的安全性与最优性。因此，亟需开发一种高效、可靠的无人机路径规划算法，以应对复杂山地环境的挑战。

近年来，智能优化算法在解决复杂优化问题方面展现出巨大的潜力。粒子群优化算法(PSO)和蝴蝶优化算法(BOA)作为两种具有代表性的智能优化算法，分别具有全局搜索能力强和局部寻优能力强的特点。然而，单独使用PSO或BOA算法都存在一定的局限性：PSO算法容易陷入局部最优，而BOA算法的收敛速度相对较慢。因此，将两种算法进行混合，取长补短，可以有效提高算法的性能。

本文提出一种基于粒子群混合蝴蝶算法(PSOBOA)的无人机路径规划方法。该方法首先建立了考虑地形、障碍物和安全裕度的复杂山地危险模型，然后利用PSOBOA算法进行路径规划，最终得到一条安全、高效的无人机飞行路径。

2 复杂山地危险模型

为了准确评估无人机在复杂山地环境中的飞行风险，本文建立了基于地形、障碍物和安全裕度的危险模型。该模型综合考虑了以下几个因素：

地形因素: 利用数字高程模型(DEM)数据，计算飞行路径上各个点的坡度、坡向等地形参数，并根据预设阈值判断地形风险等级。坡度过陡、坡向不利等地形特征会增加飞行风险。
障碍物因素: 考虑各种障碍物，例如山峰、树木、建筑物等，并根据障碍物与飞行路径的距离计算障碍物风险等级。距离障碍物越近，风险等级越高。
安全裕度: 为了保证飞行安全，需要预留一定的安全裕度。安全裕度考虑了无人机的机动性能和环境的不确定性，例如风力、气流等。安全裕度越大，风险等级越低。

综合上述因素，本文采用加权求和的方法构建危险模型，得到每个点的风险值：

Risk = w1 * TerrainRisk + w2 * ObstacleRisk + w3 * SafetyMarginRisk

其中，w1, w2, w3 分别为地形风险、障碍物风险和安全裕度风险的权重系数，其取值根据实际情况进行调整。

3 PSOBOA算法

PSOBOA算法结合了PSO算法的全局搜索能力和BOA算法的局部寻优能力，其主要步骤如下：

初始化: 随机生成一组粒子（即潜在的飞行路径），每个粒子由一系列坐标点组成，表示无人机的飞行轨迹。
PSO阶段: 利用PSO算法对粒子进行全局搜索，更新粒子的速度和位置，提高算法的全局搜索能力。
BOA阶段: 利用BOA算法对粒子进行局部寻优，利用蝴蝶的觅食行为模拟局部搜索过程，提高算法的局部搜索能力和收敛速度。在BOA阶段，根据每个粒子的适应度值(即风险值)调整粒子的位置，使其向更安全的区域移动。
混合策略: 本文采用一种自适应的混合策略，根据迭代次数或算法的收敛情况动态调整PSO和BOA算法的权重，在全局搜索和局部寻优之间取得平衡。

4 仿真实验与结果分析

为了验证PSOBOA算法的有效性，本文进行了仿真实验。实验环境采用虚拟的复杂山地地形，并设置了多个障碍物。将PSOBOA算法与传统的PSO算法和BOA算法进行比较，评价指标包括路径长度、风险值和收敛速度。

实验结果表明，PSOBOA算法相比于PSO算法和BOA算法，能够找到更短、更安全的路径，并且具有更快的收敛速度。这说明PSOBOA算法能够有效地解决复杂山地环境下无人机路径规划问题。

5 结论

本文提出了一种基于PSOBOA算法的无人机复杂山地路径规划方法。该方法通过建立考虑地形、障碍物和安全裕度的危险模型，并利用PSOBOA算法进行路径规划，有效提高了路径规划的效率和安全性。仿真实验结果验证了该方法的有效性。未来的研究将进一步考虑风力、气流等环境因素的影响，并研究更有效的混合策略，以提高算法的鲁棒性和适应性。

📣 部分代码

%_________________________________________________________________________

% Gazelle Optimization Algorithm source code

% paper:

% Jeffrey O. Agushaka, Absalom E. Ezugwu and Laith Abualigah

% Gazelle Optimization Algorithm: A Nature-inspired Metaheuristic

% E-mails: 218088307@stu.ukzn.ac.za Jeffrey O. Agushaka

% ezugwuA@ukzn.ac.za Absalom E. Ezugwu

% aligah@ammanu.edu.jo Laith Abualigah

%_________________________________________________________________________

% This function draw the benchmark functions

function func_plot(func_name)

[lb,ub,dim,fobj]=Get_Functions_details(func_name);

switch func_name

case 'F1'

x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]

case 'F2'

x=-100:2:100; y=x; %[-10,10]

case 'F3'

x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]

case 'F4'

x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]

case 'F5'

x=-200:2:200; y=x; %[-5,5]

case 'F6'

x=-100:2:100; y=x; %[-100,100]

case 'F7'

x=-1:0.03:1; y=x %[-1,1]

case 'F8'

x=-500:10:500;y=x; %[-500,500]

case 'F9'

x=-5:0.1:5; y=x; %[-5,5]

case 'F10'

x=-20:0.5:20; y=x;%[-500,500]

case 'F11'

x=-500:10:500; y=x;%[-0.5,0.5]

case 'F12'

x=-10:0.1:10; y=x;%[-pi,pi]

case 'F13'

x=-5:0.08:5; y=x;%[-3,1]

case 'F14'

x=-100:2:100; y=x;%[-100,100]

case 'F15'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F16'

x=-1:0.01:1; y=x;%[-5,5]

case 'F17'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F18'

x=-5:0.06:5; y=x;%[-5,5]

case 'F19'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F20'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F21'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F22'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

case 'F23'

x=-5:0.1:5; y=x;%[-5,5]

end

L=length(x);

f=[];

for i=1:L

for j=1:L

if strcmp(func_name,'F15')==0 && strcmp(func_name,'F19')==0 && strcmp(func_name,'F20')==0 && strcmp(func_name,'F21')==0 && strcmp(func_name,'F22')==0 && strcmp(func_name,'F23')==0

f(i,j)=fobj([x(i),y(j)]);

end

if strcmp(func_name,'F15')==1

f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0]);

end

if strcmp(func_name,'F19')==1

f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0]);

end

if strcmp(func_name,'F20')==1

f(i,j)=fobj([x(i),y(j),0,0,0,0]);

end

if strcmp(func_name,'F21')==1 || strcmp(func_name,'F22')==1 ||strcmp(func_name,'F23')==1