【创新未发表】基于自适应策略的混合鲸鱼算法HWBOA实现1复杂城市下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

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#算法 #无人机 #matlab

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🔥 内容介绍

摘要: 无人机在复杂城市环境下的三维航迹规划是一项极具挑战性的课题，其需要算法能够有效处理动态障碍物、复杂地形以及航迹的安全性、效率和平滑性等多重约束。本文提出了一种基于自适应策略的混合鲸鱼算法（Hybrid Whale Optimization Algorithm, HWBOA）来解决这一问题。该算法结合了鲸鱼优化算法(WOA)的全局搜索能力和改进的蝙蝠算法(BA)的局部搜索能力，并引入自适应参数调整策略，以增强算法的收敛速度和寻优精度。通过在模拟的复杂城市环境中进行大量的仿真实验，验证了HWBOA算法在无人机三维避障航迹规划中的有效性和优越性，并与其他几种主流算法进行了对比分析，结果表明HWBOA算法能够生成更安全、更高效、更平滑的三维航迹。

关键词: 无人机；三维航迹规划；避障；鲸鱼优化算法；自适应策略；混合算法

1. 引言

随着无人机技术的快速发展，无人机在城市环境中的应用日益广泛，例如快递递送、环境监测、电力巡检等。然而，复杂城市环境中存在着大量的静态障碍物（建筑物、桥梁等）和动态障碍物（车辆、行人等），这给无人机的安全飞行带来了巨大的挑战。因此，如何设计一种高效、安全的无人机三维航迹规划算法成为当前研究的热点问题。

传统的航迹规划算法，例如A*算法、Dijkstra算法等，在处理高维空间和复杂环境时效率较低，且难以有效应对动态障碍物。近年来，智能优化算法由于其强大的全局搜索能力和自适应性，逐渐成为解决无人机航迹规划问题的有力工具。鲸鱼优化算法(WOA)作为一种新兴的元启发式算法，凭借其简单的结构和较强的寻优能力，在众多领域得到了广泛应用。然而，WOA算法也存在一些不足，例如容易陷入局部最优，收敛速度较慢等。

为了克服WOA算法的缺点，并提高其在无人机三维避障航迹规划中的性能，本文提出了一种基于自适应策略的混合鲸鱼算法（HWBOA）。该算法将WOA算法与改进的蝙蝠算法(BA)相结合，并引入自适应参数调整策略，以平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高算法的收敛速度和寻优精度。

2. 算法设计

2.1 鲸鱼优化算法(WOA)

WOA算法模拟了座头鲸的捕食行为，主要包括包围猎物、螺旋更新位置和随机搜索三个阶段。其核心思想是通过不断更新鲸鱼的位置，最终逼近最优解。

2.2 改进的蝙蝠算法(BA)

标准BA算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。本文对BA算法进行了改进，主要包括：1) 引入自适应步长调整策略，以提高算法的收敛速度；2) 采用莱维飞行策略，增强算法的全局搜索能力，避免陷入局部最优。

2.3 混合鲸鱼算法HWBOA

HWBOA算法结合了WOA算法的全局搜索能力和改进BA算法的局部搜索能力，其主要步骤如下：

初始化: 随机生成初始鲸鱼种群。
全局搜索: 利用WOA算法进行全局搜索，探索搜索空间。
局部搜索: 利用改进的BA算法进行局部搜索，精细化搜索最优解。
自适应参数调整: 根据迭代次数和算法性能自适应调整算法参数，例如惯性权重、学习因子等，以平衡全局搜索和局部搜索的能力。
终止条件判断: 若满足终止条件（例如达到最大迭代次数或达到预设精度），则算法结束，输出最优解；否则，返回步骤2。

2.4 自适应策略

本文提出的自适应策略主要包括以下两个方面：

自适应惯性权重: 惯性权重控制算法的全局搜索和局部搜索能力的平衡。本文采用线性递减的惯性权重策略，在算法前期，惯性权重较大，有利于全局搜索；在算法后期，惯性权重较小，有利于局部搜索。
自适应学习因子: 学习因子影响算法的收敛速度和寻优精度。本文采用基于适应度的自适应学习因子策略，当算法性能较好时，学习因子较小，以精细化搜索；当算法性能较差时，学习因子较大，以增强搜索能力。

3. 复杂城市环境建模

为了模拟复杂的城市环境，本文构建了一个三维城市模型，该模型包含了各种类型的静态障碍物（建筑物、桥梁、树木等）和动态障碍物（车辆、行人等）。静态障碍物的数据可以通过GIS数据获取，动态障碍物的数据则可以通过传感器信息获取或模拟生成。

4. 仿真实验与结果分析

本文在模拟的复杂城市环境中进行了大量的仿真实验，将HWBOA算法与其他几种主流算法（如WOA, BA, PSO）进行了对比，实验结果表明：

HWBOA算法能够有效地生成满足安全距离约束、效率约束和平滑性约束的三维航迹。
HWBOA算法的收敛速度和寻优精度均优于其他几种对比算法。
HWBOA算法生成的航迹更短、更安全、更平滑。

5. 结论

本文提出了一种基于自适应策略的混合鲸鱼算法HWBOA，用于解决复杂城市环境下无人机避障三维航迹规划问题。通过结合WOA和改进BA算法的优点，并引入自适应参数调整策略，HWBOA算法有效地平衡了全局搜索和局部搜索能力，提高了算法的收敛速度和寻优精度。仿真实验结果验证了HWBOA算法的有效性和优越性，为无人机在复杂城市环境下的安全高效飞行提供了新的技术手段。未来研究将着重于进一步改进算法的鲁棒性和实时性，以适应更复杂和动态的城市环境。