【2024年AEI SCI1区】基于强化学习人工兔优化算法RLTARO实现山地森林地形无人机编队路径规划附matlab代码性能实测-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要：随着无人机技术在林业监测、森林防火等领域的广泛应用，如何在复杂的山地森林地形中实现高效、安全的无人机编队路径规划成为关键问题。本文提出一种基于强化学习人工兔优化算法（RLTARO）的无人机编队路径规划方法。该方法将强化学习的决策能力与人工兔优化算法的全局搜索优势相结合，通过设计适用于山地森林环境的状态空间、动作空间和奖励函数，使无人机编队能够在复杂地形、障碍物以及多变气象条件下自主学习并规划出最优路径。实验结果表明，相较于传统路径规划算法，RLTARO 算法在路径长度、避障成功率以及编队稳定性等方面具有显著优势，能够有效提升山地森林环境中无人机编队作业的效率与可靠性。

一、引言

在全球生态保护与资源管理需求日益增长的背景下，林业领域对高效监测与管理手段的依赖程度不断加深。无人机编队凭借其灵活性、高覆盖性以及实时数据采集能力，成为山地森林环境监测、森林防火预警等任务的重要工具。然而，山地森林地形复杂，存在起伏的山峦、茂密的树林以及多变的气象条件，这些因素给无人机编队的路径规划带来了极大挑战。传统的路径规划算法，如 A * 算法、Dijkstra 算法等，在面对此类复杂环境时，往往因计算量大、对环境变化适应性差等问题，难以满足无人机编队快速、安全飞行的需求。因此，开发一种能够适应山地森林复杂环境的无人机编队路径规划算法具有重要的现实意义。

二、山地森林环境特点及路径规划挑战

（一）地形复杂性

山地森林地区地势起伏剧烈，海拔高度变化频繁。山峰、山谷、陡坡等复杂地形不仅增加了无人机飞行高度控制的难度，还可能导致信号遮挡与通信中断。同时，不规则的地形轮廓使得传统基于网格或规则地图的路径规划方法难以准确描述环境信息，增加了路径搜索的复杂性。

（二）障碍物多样性

森林中的树木、灌木丛以及岩石等自然障碍物分布密集且不规则。无人机在飞行过程中需要实时躲避这些障碍物，避免碰撞事故。此外，在森林防火等应急任务中，可能还会遇到临时出现的火灾烟雾、倒塌的树木等动态障碍物，进一步加大了路径规划的难度。

（三）气象条件多变

山地森林地区气象条件复杂，风速、风向变化频繁，可能出现强风、暴雨、浓雾等恶劣天气。这些气象因素不仅影响无人机的飞行性能与稳定性，还会干扰传感器的正常工作，降低环境感知的准确性，给路径规划带来更多不确定性。

三、强化学习人工兔优化算法（RLTARO）原理

（一）强化学习基础

强化学习是一种通过智能体与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号不断学习最优行为策略的机器学习方法。在无人机编队路径规划中，智能体为无人机编队，环境为山地森林地形。无人机编队通过执行不同的动作（如改变飞行方向、高度等），观察环境状态的变化（如与障碍物的距离、当前位置等），并获得相应的奖励（如成功避障获得正奖励，碰撞则获得负奖励）。通过不断迭代学习，无人机编队逐渐找到在该环境下的最优路径规划策略。

（二）人工兔优化算法

人工兔优化算法（ARO）模拟了兔子在自然环境中的觅食行为。在算法中，兔子个体通过感知周围环境信息，包括食物源位置、障碍物分布等，不断调整自身位置以寻找最优食物源（对应路径规划中的最优路径）。兔子的位置更新公式如下：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1] Wang W, Li X, Tian J. UAV formation path planning for mountainous forest terrain utilizing an artificial rabbit optimizer incorporating reinforcement learning and thermal conduction search strategies[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 62: 102947.