无人机航迹规划：互联银行系统优化（Connected Banking System Optimizer，CBSO）求解无人机路径规划MATLAB-优快云博客

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🔥 内容介绍

无人机航迹规划是确保无人机安全、高效完成任务的核心技术，其本质是在复杂环境中（包含障碍物、禁飞区、动力约束等）为无人机寻找一条从起点到终点的最优路径，满足距离最短、能耗最低、避障安全等多目标要求。随着无人机应用场景的多元化（如物流配送、电力巡检、应急救援），传统路径规划算法在处理动态环境和多机协同时逐渐力不从心。互联银行系统优化算法（CBSO）作为 2024 年提出的新型智能优化算法，其模拟银行系统互联性与风险传导机制的独特设计，为无人机航迹规划提供了全新的解决思路 —— 将无人机集群视为 “银行系统”，将航点与障碍视为 “交易节点”，通过模拟银行间的连接与协作，实现复杂场景下的路径优化。

CBSO 算法的核心逻辑：从银行系统到路径规划的映射

要理解 CBSO 如何解决无人机航迹规划问题，首先需要解析其模仿银行系统的核心机制，并建立与路径规划场景的对应关系。

银行系统的三大核心特性与路径规划的适配性

CBSO 算法的灵感来源于银行系统的运行规律，其中三个核心特性被巧妙转化为路径规划的优化策略：

核心银行的稳定性主导对应无人机集群中的 “领航机” 机制。在银行系统中，核心银行的运营状况决定了整个系统的稳定性，其出现问题可能引发连锁反应。在无人机航迹规划中，这一特性被映射为 “领航机 - 跟随机” 架构：指定一架性能最优的无人机作为 “核心银行”（领航机），负责全局路径规划与关键决策（如目标点选择、紧急避障指令发布）；其他无人机作为 “分支银行”（跟随机），通过与领航机的 “数据交易”（位置、速度信息交互）调整局部路径。例如，在物流配送场景中，领航机规划途经主要配送点的主路径，跟随机则在主路径基础上优化支线，确保集群整体效率。

银行间的双边交易连接模拟无人机间的协同避障。银行系统中，银行通过双边交易直接连接，交易质量受双方信用与市场环境影响。CBSO 将这种连接关系转化为无人机间的 “虚拟力场”：每架无人机与周围无人机建立 “交易连接”，连接强度由相对距离决定（距离越近，“交易成本” 越高）。当两架无人机接近安全阈值时，“交易风险” 骤增，算法会驱动双方调整路径（如一方加速、一方减速，或横向避让），如同银行通过调整交易额度规避风险。这种机制能实时维持无人机间的安全距离，尤其适合密集编队场景。

系统风险的传导与隔离适配动态障碍处理。银行系统中，单一银行的危机可能通过交易网络传导至整个系统，因此需要风险隔离机制。在无人机航迹规划中，这一特性表现为 “障碍风险的局部响应”：当某架无人机探测到新障碍（如突发出现的建筑物、鸟类），会立即将 “风险信号” 通过连接网络传递给相邻无人机，但算法会限制信号的传播范围（如仅通知前后 3 架），避免整个集群陷入混乱。同时，受影响的无人机通过 “风险隔离”（临时脱离主集群，绕障后重新汇合）确保任务继续，如同银行系统通过熔断机制阻止危机扩散。