【无人机三维路径规划】基于白鲸算法WSO实现多无人机协同三维路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在物流配送、环境监测、灾害救援等诸多领域，多无人机协同作业正发挥着日益重要的作用。而高效、安全的三维路径规划是保障多无人机协同作业顺利开展的核心技术。传统路径规划算法在应对复杂三维环境和多无人机协同需求时，存在计算效率低、易陷入局部最优等问题。近年来兴起的白鲸算法（White Whale Optimization，WSO），因其独特的搜索机制和全局寻优能力，为多无人机协同三维路径规划提供了创新解决方案。

一、无人机三维路径规划概述

1.1 应用场景与需求

多无人机协同三维路径规划广泛应用于多个场景。在物流配送中，多架无人机需协同规划路径，将货物高效、准确地送达不同目的地；环境监测时，无人机要按照规划路径在三维空间中对特定区域进行全面探测；灾害救援中，无人机需在复杂地形和恶劣环境下，协同规划安全路径，快速抵达受灾区域执行任务 。这些场景对路径规划提出了高精度、高实时性、低碰撞风险等严格要求，既要保证无人机避开障碍物，又要实现多机之间的协同配合。

1.2 传统算法的局限性

传统的无人机路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在处理二维路径规划时具有一定优势，但在三维空间中，随着环境复杂度和搜索空间的增大，计算量呈指数级增长，导致算法效率大幅降低。同时，像遗传算法、粒子群算法等智能优化算法，虽然在一定程度上能处理复杂问题，但容易陷入局部最优解，难以找到全局最优路径，无法满足多无人机协同三维路径规划的需求 。

二、白鲸算法（WSO）原理

2.1 算法灵感来源

白鲸算法受白鲸群体在海洋中觅食行为的启发。白鲸在觅食时，会通过独特的 “水泡网捕食法” 协同合作。它们先在水下螺旋式上升吐出气泡，形成圆柱形气泡网，将鱼群驱赶至气泡网中心，然后一起向上发起攻击捕食 。WSO 算法模拟这一过程，将白鲸个体视为优化问题的潜在解，通过群体协作搜索最优解。

2.2 算法核心机制

WSO 算法主要包括气泡网构建、鱼群驱赶和捕食三个阶段。在气泡网构建阶段，算法通过随机生成初始解，模拟白鲸吐出气泡，确定搜索空间；鱼群驱赶阶段，白鲸个体根据适应度值相互协作，不断调整位置，将潜在解向更优区域驱赶；捕食阶段，算法根据适应度函数评估解的优劣，更新全局最优解 。通过不断迭代，逐步逼近问题的最优解。

三、基于 WSO 的多无人机协同三维路径规划实现

3.1 三维环境建模

采用栅格法对三维空间进行建模，将无人机作业区域划分为大小相同的三维栅格。每个栅格被标记为自由栅格（无障碍）或障碍栅格（存在障碍物），通过这种方式清晰地表示出三维空间中的障碍物分布情况，为路径规划提供基础环境信息 。

3.2 路径规划模型构建

以路径长度最短、飞行时间最短、多无人机协同避碰为目标，构建多无人机协同三维路径规划的数学模型。引入决策变量表示无人机在不同时刻的位置，同时设置约束条件，如无人机的飞行速度限制、最大转弯角度限制、避免与障碍物碰撞以及多无人机之间的安全距离限制等 。

⛳️ 运行结果

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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|GCN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

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