【无人机路径规划】基于IRM和RRTstar进行无人机路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在医疗物流无人机的实际运营中，路径规划不仅需满足 “最短距离” 的基础需求，更要应对复杂环境下的动态干扰（如突发天气、临时禁飞区、信号遮挡）与医疗场景的特殊约束（如冷链时效、物资安全）。传统路径规划算法（如 A*、基础 RRT）在抗干扰能力与路径优化精度上难以兼顾，而免疫路由模型（IRM） 的自适应与抗干扰特性，与快速探索随机树星算法（RRT*） 的全局优化能力相结合，可构建适配医疗物流场景的高效路径规划体系。本文将从技术融合逻辑、核心算法设计、场景适配优化及性能验证四方面，系统解析该方案的实现路径与应用价值。

一、技术融合逻辑：为何选择 IRM 与 RRT * 结合？

医疗物流无人机的路径规划面临 “动态性、约束性、安全性” 三重挑战，单一算法难以全面应对，而 IRM 与 RRT * 的融合可实现优势互补：

（一）医疗物流路径规划的核心挑战

1. 动态环境干扰：城市运输中存在突发交通管制、楼宇遮挡导致的导航信号弱区；山区运输面临瞬时强风、浓雾等气象变化；应急场景下可能出现临时救援区域禁飞，这些动态因素要求路径规划具备 “实时调整能力”。

1. 多约束目标冲突：医疗运输需同时满足 “时效优先（最短时间）”“安全优先（避开高危区域，如高压线、机场净空区）”“物资保护（最小化振动、维持温控，需平稳路径）”，传统单目标规划算法易顾此失彼。

1. 鲁棒性要求严苛：一旦路径规划失效（如陷入局部最优、无法避开突发障碍），可能导致急救药品延误、疫苗温控失效等严重后果，需算法具备 “故障自修复” 与 “多路径备份” 能力。

（二）IRM 与 RRT * 的优势互补性

简言之，IRM 负责 “全局决策”—— 基于历史数据与实时环境，确定路径规划的目标权重、禁忌区域与备份策略；RRT * 负责 “局部执行”—— 在 IRM 的约束框架下，快速生成平滑、最优的具体飞行路径，二者结合可覆盖医疗物流从 “决策” 到 “执行” 的全流程需求。

二、核心算法设计：IRM 与 RRT * 的融合实现路径

融合方案采用 “分层控制” 架构，上层为 IRM 决策层，下层为 RRT * 执行层，通过数据交互接口实现动态协同，具体设计如下：

（一）上层：IRM 决策层 —— 构建路径规划约束框架

IRM 基于生物免疫系统的 “识别 - 记忆 - 免疫” 机制，将医疗物流路径规划中的 “环境信息” 转化为 “抗原”，“可行路径” 转化为 “抗体”，通过免疫算子优化目标权重与约束条件，为下层 RRT * 提供明确的规划边界。

1. 环境信息建模（抗原识别）

• 静态信息输入：医疗运输的固定约束，包括：

• 禁飞区域：机场净空区、军事管理区、高压线走廊（通过 GIS 地图预加载，标记为 “强抗原”，优先级最高，必须避开）；

• 偏好区域：医疗专用航线（如医院间预设通道）、低干扰空域（如郊区开阔地带，标记为 “弱抗原”，优先选择）；

• 物资约束参数：根据物资类型设定权重，如急救药品的 “时效权重（ω₁=0.6）”＞“安全权重（ω₂=0.3）”＞“平稳权重（ω₃=0.1）”，疫苗运输则 “平稳权重（ω₃=0.5）”＞“时效权重（ω₁=0.3）”＞“安全权重（ω₂=0.2）”。

• 动态信息更新：通过无人机实时传感数据（如气象雷达、避障传感器）与云端平台推送（如临时交通管制、突发灾害区域），动态更新 “抗原库”，例如：

• 检测到瞬时风速＞15m/s（7 级风），标记该区域为 “临时强抗原”，触发路径规避；

• 接收到某路段交通事故导致地面救援车辆拥堵，自动提升 “空中航线时效权重”，优先选择直飞路径。

1. 免疫算子优化（抗体生成）

• 选择算子：从历史路径库中筛选 “适配当前抗原” 的最优路径片段（如过去 3 个月内，相同物资、相似气象条件下的无故障路径），作为初始抗体群，减少 RRT * 的探索范围；

• 交叉算子：对筛选出的路径片段进行组合优化，例如将 “医院 A→郊区中转站” 的安全路径与 “郊区中转站→医院 B” 的时效路径交叉，生成新的候选路径；

• 变异算子：针对动态更新的抗原（如临时禁飞区），对候选路径进行局部调整，避免路径僵化，例如原路径经过临时禁飞区时，自动变异为绕飞 1km 的备选路径。

1. 多路径备份（免疫记忆）

• 生成 3-5 条满足约束条件的 “有效抗体”（可行路径），按综合评分（时效、安全、平稳）排序，主路径为评分最高者，其余为备份路径；

• 将有效抗体存入 “免疫记忆库”，下次遇到相似抗原时，可直接调用，响应时间缩短 50% 以上（如再次遇到相同区域的 7 级风，无需重新计算，直接启用历史绕飞路径）。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 田晓亮.无人机路径规划方法研究[D].西安电子科技大学,2014.DOI:10.7666/d.D727189.

[2] 罗诚.无人机路径规划算法研究[D].复旦大学,2010.

[3] 唐嘉宁,彭志祥,李孟霜,等.基于改进A*算法的无人机路径规划研究[J].电子测量技术, 2023, 46(8):99-104.DOI:10.19651/j.cnki.emt.2211107.

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