【路径规划】基于遗传算法GA实现无人机避障路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机自主飞行领域，路径规划是确保其安全、高效完成任务的核心技术之一。当面临复杂的障碍物环境时，如何快速找到一条从起点到终点、无碰撞且满足一定性能指标的最优路径，是研究者们重点关注的问题。遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种模拟生物进化过程的智能优化算法，凭借其强大的全局搜索能力和对复杂约束的适应性，在无人机避障路径规划中得到了广泛应用。本文将详细介绍基于遗传算法的无人机避障路径规划实现方法。

一、遗传算法在无人机路径规划中的应用原理

遗传算法是借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，逐步优化种群，最终找到问题的最优解。在无人机避障路径规划中，遗传算法的基本思路是将无人机的路径编码为染色体，通过对染色体的操作来搜索最优路径。

具体而言，首先需要构建一个包含多条可能路径的初始种群，每条路径对应一个染色体。然后，根据路径的优劣程度（即适应度）对种群中的染色体进行选择操作，适应度高的染色体有更高的概率被选中进入下一代。接着，对选中的染色体进行交叉操作，模拟生物繁殖过程中的基因重组，生成新的染色体。最后，对新生成的染色体进行变异操作，引入新的基因，增加种群的多样性，避免算法陷入局部最优。通过不断重复上述操作，种群逐渐进化，最终得到一条最优的无人机避障路径。

二、关键技术环节

（一）路径编码方式

路径编码是将无人机的路径转化为遗传算法可处理的染色体的过程，合理的编码方式能够提高算法的效率和精度。在无人机避障路径规划中，常用的编码方式有以下两种：

1. 坐标点编码：将无人机路径上的一系列坐标点按照顺序排列组成染色体。例如，对于一条从起点（x0,y0）到终点（xn,yn）的路径，若路径上包含 m 个中间点（x1,y1）,（x2,y2）,…,（xm,ym），则染色体可表示为（x0,y0,x1,y1,x2,y2,…,xm,ym,xn,yn）。这种编码方式直观易懂，但当路径上的点较多时，染色体的长度会较长，增加算法的计算量。

1. 路径段编码：将无人机的飞行路径划分为若干个路径段，每个路径段用一定的参数表示，如方向角和长度。染色体由这些参数按照顺序组成。例如，染色体可以表示为（θ1,l1,θ2,l2,…,θk,lk），其中 θi 表示第 i 个路径段的方向角，li 表示第 i 个路径段的长度。这种编码方式能够减少染色体的长度，提高算法的效率，但对路径的表示不够直观。

在实际应用中，可根据具体问题的特点选择合适的编码方式。本文采用坐标点编码方式，以便更直观地描述无人机的路径。

（二）适应度函数设计

适应度函数是评价染色体优劣的标准，它直接影响遗传算法的搜索方向和性能。在无人机避障路径规划中，适应度函数需要综合考虑路径长度、避障性能等因素。

1. 路径长度：无人机的飞行路径应尽可能短，以提高飞行效率。因此，路径长度是适应度函数的重要组成部分，路径越短，适应度越高。路径长度可通过计算路径上各相邻点之间的距离之和得到。

1. 避障性能：无人机的路径必须避开所有障碍物，否则该路径是不可行的。对于与障碍物发生碰撞的路径，应给予较低的适应度；对于远离障碍物的路径，可适当提高其适应度。可通过计算路径上各点到障碍物的最短距离来评价路径的避障性能，距离越远，避障性能越好。

综合考虑以上因素，适应度函数可设计为：

F = α×(1/L) + β×D

其中，F 为适应度值，L 为路径长度，D 为路径上各点到障碍物的最短距离的平均值，α 和 β 为权重系数，用于调整路径长度和避障性能在适应度函数中的比重。

（三）选择操作

选择操作是从当前种群中选择优秀的染色体进入下一代种群的过程，其目的是保留适应度高的染色体，提高种群的整体质量。常用的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。

1. 轮盘赌选择：根据染色体的适应度值计算其被选中的概率，适应度值越高的染色体，被选中的概率越大。具体而言，每个染色体的选择概率为其适应度值与种群中所有染色体适应度值之和的比值。然后，模拟轮盘赌的方式，随机选择染色体进入下一代。

1. 锦标赛选择：从种群中随机选择一定数量的染色体进行比较，选择其中适应度最高的染色体进入下一代。这种选择方法操作简单，能够有效保留适应度高的染色体。

本文采用锦标赛选择方法，选择压力可通过调整每次选择的染色体数量来控制。

（四）交叉操作

交叉操作是将两个父代染色体的部分基因进行交换，生成新的子代染色体的过程，它是遗传算法实现全局搜索的重要手段。在坐标点编码方式下，常用的交叉操作有单点交叉、两点交叉等。

1. 单点交叉：在两个父代染色体上随机选择一个交叉点，将交叉点之后的基因进行交换，生成两个子代染色体。

1. 两点交叉：在两个父代染色体上随机选择两个交叉点，将两个交叉点之间的基因进行交换，生成两个子代染色体。

本文采用两点交叉操作，以增加子代染色体的多样性。

（五）变异操作

变异操作是对染色体中的某些基因进行随机改变，引入新的基因，避免算法陷入局部最优。在坐标点编码方式下，变异操作可通过随机改变路径上某个点的坐标来实现。例如，对于染色体中的某个坐标点（xi,yi），可在其周围一定范围内随机生成一个新的坐标点（xi',yi'），替换原来的坐标点。

变异概率的选择对算法的性能有较大影响，变异概率过大，会破坏种群中优秀的染色体；变异概率过小，会导致种群的多样性不足。在实际应用中，可根据具体问题设置合适的变异概率，一般取值在 0.01-0.1 之间。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

create_video = 1; %saves the solutions of the multistart approach at each iteration

%plot color options

speed_color = 1; %use if you want color to represent speed

d_speed_color = 0; %use if you want color to be discretized over path length

cb = 1; %color brightness

summer = 0; %http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/colormap.html#buq1hym

cool = 0;

copper = 0;

parula_c = 1;

color_bar = 1;

%----------------------------------------%

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