【无人机路径规划】部落竞争与成员合作算法（CTCM）求解多个无人机协同路径规划（可以自定义无人机数量及起始点）MATLAB代码

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🔥 内容介绍

在物流配送、环境监测、军事侦察等领域，多无人机协同作业凭借其高效性和灵活性备受青睐。然而，当无人机数量和起始点可自定义时，协同路径规划的难度显著提升 —— 不仅要为每架无人机规划出避开障碍物的路径，还要协调多机之间的飞行秩序，避免碰撞，同时兼顾整体任务效率。部落竞争与成员合作算法（CTCM）凭借其独特的 “竞争 - 合作” 机制，能灵活应对自定义场景下的多无人机协同路径规划需求，为复杂任务提供高效解决方案。

一、自定义场景下的多无人机协同路径规划挑战

1.1 问题的核心要素

当无人机数量（如 3 - 10 架）和起始点（可集中或分散）可自定义时，多无人机协同路径规划需满足以下核心要素：

• 个体路径优化：每架无人机需从各自起始点出发，到达目标区域（可能相同或不同），路径需避开地形障碍物（如建筑、树木）和禁飞区，同时尽可能缩短距离、降低能耗。

• 多机协同避撞：任意两架无人机的飞行路径需保持安全距离（如 3 - 10 米，可根据无人机尺寸调整），避免空中碰撞；若起始点或目标区域重叠，需通过时间差或航线错开实现有序飞行。

• 任务效率均衡：总任务完成时间需尽可能缩短，避免部分无人机过早完成任务而等待，或部分无人机因路径过长拖延整体进度。

1.2 自定义场景的特殊难点

与固定参数场景相比，自定义无人机数量和起始点带来了更多挑战：

• 规模适应性差：当无人机数量从 3 架增至 10 架时，路径组合的复杂度呈指数级增长，传统算法易因计算量过大导致规划超时。

• 起始点分散的协同难题：若起始点分布在城市不同区域（如多个配送站点），多机路径的交叉概率更高，协同避撞的难度大幅提升。

• 动态调整需求：实际任务中可能临时增加无人机或变更起始点，算法需具备快速响应能力，在原有规划基础上高效生成新路径。

二、CTCM 算法的适配性：从 “部落智慧” 到 “多机协同”

2.1 算法与自定义场景的契合点

CTCM 算法的 “部落竞争” 和 “成员合作” 机制天然适用于多无人机协同路径规划：

• 部落的灵活定义：可将 “部落” 设定为一组完整的多无人机协同路径方案，一个部落包含与无人机数量相等的 “成员”，每个成员对应一架无人机的路径。当无人机数量增加时，只需相应增加部落内的成员数量，无需改变算法核心框架。

• 竞争与合作的动态平衡：通过部落间的竞争，算法能在全局范围内探索更优的协同方案，适应不同起始点分布；通过部落内成员合作，可精细化优化单架无人机的路径，提升局部搜索效率。

2.2 核心机制的针对性调整

为适配自定义场景，CTCM 算法的核心机制需进行如下调整：

• 种群初始化：根据自定义的无人机数量 N，每个部落包含 N 个成员（路径），成员的初始路径从各自起始点出发，通过随机生成关键节点并经三次样条插值形成，确保初始解覆盖不同的飞行方向。

• 适应度函数设计：综合考虑单路径长度、避障安全距离、多机碰撞惩罚和任务完成时间差，其中碰撞惩罚项根据无人机数量动态调整权重，避免因数量过多导致惩罚过度或不足。

• 竞争与合作策略：部落竞争阶段，除比较平均适应度外，增加 “协同度评分”（如多机路径交叉次数）；成员合作阶段，允许不同起始点的成员路径进行局部信息交换（如避障策略借鉴），而非仅局限于同一起始点的路径优化。

三、基于 CTCM 的多无人机协同路径规划实现

3.1 算法流程设计

算法流程分为五个关键步骤，可灵活适配不同数量的无人机和起始点：

3.1.1 环境建模与参数设置

• 构建三维环境模型，导入障碍物坐标、禁飞区范围及各无人机的起始点、目标点坐标；

• 自定义参数：无人机数量 N（如 5 架）、安全距离 D（如 5 米）、最大迭代次数 T（如 200）、部落数量 M（如 30，通常为无人机数量的 5 - 10 倍）。

3.1.2 部落初始化：生成初始协同路径

• 为每个部落生成 N 条初始路径（成员），第 i 条路径对应第 i 架无人机：从其起始点随机生成 3 - 8 个关键节点（数量随路径长度动态调整），节点需避开障碍物；

• 通过三次样条插值连接关键节点，形成平滑连续的初始轨迹，确保无人机飞行平稳。

3.1.3 成员合作：优化单路径与局部协同

• 部落内选取 2 - 3 条适应度高的精英路径（综合性能优），其他成员路径与精英路径进行 “位置交叉”：例如，第 i 架无人机的路径可借鉴精英路径中避开同类障碍物的节点分布模式，调整自身关键节点坐标；

• 对交叉后的路径进行 “变异操作”：随机选取 1 - 2 个关键节点，在安全范围内微调位置，模拟无人机飞行中的灵活转向，提升路径避障能力；

• 合作过程中实时检查多机路径距离，若小于安全距离 D，则对参与合作的成员路径进行局部修正，优先保证协同安全性。

3.1.4 部落竞争：筛选全局最优方案

• 计算每个部落的平均适应度（所有成员路径的适应度均值）和协同度评分（路径交叉次数越少，评分越高）；

• 保留前 30% 的优质部落，淘汰后 20% 的劣质部落；

• 对淘汰部落执行 “逃离操作”：随机选取部落内 50% 的成员路径，从起始点重新生成关键节点，其余成员路径保留部分优质片段并与新路径融合，形成全新部落，避免算法陷入局部最优。

3.1.5 迭代终止与路径输出

• 重复成员合作与部落竞争步骤，直至达到最大迭代次数 T，或连续 20 次迭代中最优路径的适应度提升小于 0.5%；

• 输出最优部落中的 N 条路径，作为各无人机的最终飞行轨迹，并标注路径的关键节点坐标和预计飞行时间。

⛳️ 运行结果

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