【创新未发表】基于碳黑四角蜂算法TGCOA无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

人机三维航迹规划是实现自主飞行的关键技术，广泛应用于电力巡检（跨山脉 / 高压塔）、应急救援（复杂建筑群）、农林植保（丘陵地形） 等场景，其核心目标是在三维空间（x,y,h）中生成一条满足：① 无碰撞（规避静态障碍如山脉、动态障碍如其他飞行器）；② 航迹最优（长度最短、平滑度高、能耗最低）；③ 实时响应（复杂环境下规划时间＜1s）；④ 运动可行（适配无人机最大转弯角、最大爬升 / 下降率）的轨迹。

当前主流算法（如 RRT-Star、PSO、传统 GCOA）面临显著短板：

1. 传统 GCOA 的局限：四角蜂算法通过模拟蜂群 “侦查 - 采蜜 - 返巢” 行为寻优，但在三维空间中存在：① 群体搜索分散（蜂群易向单一维度聚集，忽略高度方向障碍）；② 局部最优陷滞（面对 “包围式障碍” 如环形建筑群时，蜂群易在障碍内部循环，无法突围）；③ 动态障碍适配差（仅能处理静态环境，无法实时预测障碍运动轨迹）；

1. 三维空间的特殊性：相较于二维规划，三维环境新增 “高度维度障碍”（如高压塔横杆、云层下限），且无人机运动约束更复杂（需同时满足水平转弯角≤30°、垂直爬升率≤5m/s），传统二维算法扩展至三维时易出现 “航迹不可执行” 问题；

1. 多目标平衡难：“航迹短” 与 “平滑度高”“避障安全” 常存在矛盾（如为缩短路径贴近障碍，导致安全距离不足；为追求平滑度增加路径冗余，能耗上升）。

针对上述问题，本文提出碳黑四角蜂算法（TGCOA）：借鉴碳黑颗粒 “低浓度扩散搜索、高浓度吸附聚集” 的特性，改进传统 GCOA 的群体更新机制；设计三维多目标适应度函数与动态障碍预测模型，实现 “静态避障精准、动态避障实时、航迹可行最优” 的一体化规划，且所有改进点均为未发表的原创设计。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [V,F] = DrawCuboid(long, wide, pretty, x,y,z)

% Input:long wide pretty (position: x,y)

% long = 200; wide = 150; pretty = 5; x = 20; y =20;

V = [x y z; x+long y z; x y+wide z; x+long y+wide z; x y z+pretty; x+long y z+pretty; x y+wide z+pretty; x+long y+wide z+pretty];

F = [1 2 4 3; 5 6 8 7; 1 2 6 5; 3 4 8 7; 1 5 7 3; 2 6 8 4];

FC=[0,200,100]./255; % 障碍外观颜色

patch('Vertices',V,'Faces',F,'FaceColor',FC);

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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