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?? 內(nèi)容介紹

摘要

無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃是無(wú)人機(jī)自主飛行和協(xié)同作業(yè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文提出了一種基于人工蝶群算法ABO（Artificial Bee Colony Algorithm with Opposition-Based Learning）的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法。該方法首先利用數(shù)字高程模型（DEM）構(gòu)建三維地形模型，并在此基礎(chǔ)上生成候選路徑點(diǎn)。然后，利用人工蝶群算法ABO對(duì)候選路徑點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，以獲得滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和魯棒性。

1.引言

無(wú)人機(jī)在民用和軍用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，其自主飛行和協(xié)同作業(yè)能力是實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)智能化和集群化的關(guān)鍵。三維路徑規(guī)劃是無(wú)人機(jī)自主飛行和協(xié)同作業(yè)的基礎(chǔ)，其目的是為無(wú)人機(jī)生成一條滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。

無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃是一個(gè)復(fù)雜且具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，需要考慮多種因素，包括地形、障礙物、風(fēng)場(chǎng)等。傳統(tǒng)的三維路徑規(guī)劃方法主要有基于柵格的方法、基于采樣的方法和基于優(yōu)化的方法。其中，基于柵格的方法簡(jiǎn)單易行，但計(jì)算量大；基于采樣的方法能夠生成較優(yōu)的路徑，但魯棒性較差；基于優(yōu)化的方法能夠生成最優(yōu)的路徑，但計(jì)算量大且容易陷入局部最優(yōu)。

本文提出了一種基于人工蝶群算法ABO的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法。該方法首先利用DEM構(gòu)建三維地形模型，并在此基礎(chǔ)上生成候選路徑點(diǎn)。然后，利用人工蝶群算法ABO對(duì)候選路徑點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，以獲得滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和魯棒性。

2.人工蝶群算法ABO

人工蝶群算法（ABC）是一種基于蜜蜂覓食行為的優(yōu)化算法，由Karaboga于2005年提出。ABC算法模擬了蜜蜂在覓食過(guò)程中尋找食物源的行為，通過(guò)不斷地探索和利用食物源來(lái)尋找最優(yōu)解。

人工蝶群算法ABO是在A(yíng)BC算法的基礎(chǔ)上引入對(duì)立學(xué)習(xí)（OBL）思想而提出的。OBL是一種基于對(duì)立思想的學(xué)習(xí)算法，其基本思想是通過(guò)生成與當(dāng)前解相對(duì)立的解來(lái)增強(qiáng)算法的搜索能力。

人工蝶群算法ABO的具體步驟如下：

1. 初始化人工蝶群，包括食物源位置、食物源質(zhì)量和蜜蜂數(shù)量。

2. 蜜蜂根據(jù)食物源質(zhì)量進(jìn)行選擇。

3. 蜜蜂在食物源周?chē)M(jìn)行探索。

4. 蜜蜂根據(jù)探索結(jié)果更新食物源位置和食物源質(zhì)量。

5. 蜜蜂根據(jù)食物源質(zhì)量進(jìn)行選擇。

6. 蜜蜂在食物源周?chē)M(jìn)行探索。

7. 蜜蜂根據(jù)探索結(jié)果更新食物源位置和食物源質(zhì)量。

8. 重復(fù)步驟2-7，直到滿(mǎn)足終止條件。

3.復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法

本文提出的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法主要包括以下幾個(gè)步驟：

1. 利用DEM構(gòu)建三維地形模型。

2. 在三維地形模型上生成候選路徑點(diǎn)。

3. 利用人工蝶群算法ABO對(duì)候選路徑點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。

4. 輸出優(yōu)化后的三維航跡。

其中，步驟1和步驟2是三維路徑規(guī)劃的預(yù)處理步驟，步驟3是三維路徑規(guī)劃的核心步驟，步驟4是三維路徑規(guī)劃的后處理步驟。

?? 部分代碼

function DrawPic(result1,data,str)figureplot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',8)hold onplot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',8)plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',1.5,...    'MarkerEdgeColor','g',...    'MarkerFaceColor','g',...    'MarkerSize',10)for i=1:data.numObstacles    x=1+data.Obstacle(i,1);    y=1+data.Obstacle(i,2);    z=1+data.Obstacle(i,3);    long=data.Obstacle(i,4);    wide=data.Obstacle(i,5);    pretty=data.Obstacle(i,6);        x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);    y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);    z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);    long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);    wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);    pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);    [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);endlegend('起點(diǎn)','終點(diǎn)','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最優(yōu)結(jié)果:', num2str(result1.fit)])?% figure% plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','r',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% hold on% plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','r',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',2,...%     'MarkerEdgeColor','k',...%     'MarkerFaceColor','r',...%     'MarkerSize',10)% for i=1:data.numObstacles%     x=1+data.Obstacle(i,1);%     y=1+data.Obstacle(i,2);%     z=1+data.Obstacle(i,3);%     long=data.Obstacle(i,4);%     wide=data.Obstacle(i,5);%     pretty=data.Obstacle(i,6);%     %     x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);%     y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);%     z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);%     long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);%     wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);%     pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);%     [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);% end% legend('起點(diǎn)','終點(diǎn)','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最優(yōu)結(jié)果:', num2str(result1.fit)])end

4.仿真實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文提出的方法的有效性和魯棒性，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)在MATLAB平臺(tái)上進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為Windows 10操作系統(tǒng)，Intel Core i7-8700K處理器，16GB內(nèi)存。

仿真實(shí)驗(yàn)的場(chǎng)景為一個(gè)復(fù)雜的地形，地形數(shù)據(jù)來(lái)自DEM。無(wú)人機(jī)的初始位置和目標(biāo)位置分別為（0, 0, 0）和（1000, 1000, 100）。無(wú)人機(jī)的速度為10 m/s，最大飛行高度為100 m。

仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，本文提出的方法能夠有效地規(guī)劃出滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。無(wú)人機(jī)能夠沿著規(guī)劃的三維航跡安全飛行，并能夠在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)到達(dá)目標(biāo)位置。

?? 運(yùn)行結(jié)果

5.結(jié)論

本文提出了一種基于人工蝶群算法ABO的復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法。該方法首先利用DEM構(gòu)建三維地形模型，并在此基礎(chǔ)上生成候選路徑點(diǎn)。然后，利用人工蝶群算法ABO對(duì)候選路徑點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，以獲得滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。最后，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性和魯棒性。

仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，本文提出的方法能夠有效地規(guī)劃出滿(mǎn)足安全性和效率要求的三維航跡。無(wú)人機(jī)能夠沿著規(guī)劃的三維航跡安全飛行，并能夠在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)到達(dá)目標(biāo)位置。

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 張濤,李少波,張安思,等.基于改進(jìn)人工魚(yú)群算法的復(fù)雜地貌無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2023.

[2] 張濤,李少波,張安思,等.基于改進(jìn)人工魚(yú)群算法的復(fù)雜地貌無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].科學(xué)技術(shù)與工程, 2023, 23(10):4433-4439.

[3] 燕雪峰,徐加昊.一種基于改進(jìn)蝴蝶算法的無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng).CN202210903743.4[2023-12-31].

[4] 江冰,郭彭.基于粒子群算法的三維無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃方法及規(guī)劃系統(tǒng):CN202011178644.1[P].CN112230678A[2023-12-31].文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-780723.html

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1 各類(lèi)智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線(xiàn)調(diào)度、充電優(yōu)化、車(chē)間調(diào)度、發(fā)車(chē)優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車(chē)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車(chē)輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車(chē)輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線(xiàn)線(xiàn)性陣列分布優(yōu)化、車(chē)間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線(xiàn)優(yōu)化

5 無(wú)線(xiàn)傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃】基于人工蝶群算法ABO實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形無(wú)人機(jī)三維航跡規(guī)劃附Matlab代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！