??作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進，

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

摘要

無人機三維路徑規(guī)劃是無人機自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。在復(fù)雜環(huán)境中，無人機需要能夠避開障礙物并規(guī)劃出一條安全的航跡。本文提出了一種基于螢火蟲算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法。該方法首先將規(guī)劃空間離散化為三維網(wǎng)格，然后利用螢火蟲算法搜索最優(yōu)路徑。螢火蟲算法是一種仿生算法，其靈感來源于螢火蟲的群體行為。螢火蟲算法具有較強的全局搜索能力和收斂速度，非常適合用于無人機三維路徑規(guī)劃。仿真結(jié)果表明，該方法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜環(huán)境下無人機的避障三維航跡。

1. 引言

無人機三維路徑規(guī)劃是無人機自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。在復(fù)雜環(huán)境中，無人機需要能夠避開障礙物并規(guī)劃出一條安全的航跡。傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法，如A*算法和Dijkstra算法，雖然能夠規(guī)劃出最短路徑，但是它們對障礙物的處理能力較弱。為了提高無人機在復(fù)雜環(huán)境中的導(dǎo)航能力，需要研究新的路徑規(guī)劃方法。

螢火蟲算法是一種仿生算法，其靈感來源于螢火蟲的群體行為。螢火蟲算法具有較強的全局搜索能力和收斂速度，非常適合用于無人機三維路徑規(guī)劃。本文提出了一種基于螢火蟲算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法。該方法首先將規(guī)劃空間離散化為三維網(wǎng)格，然后利用螢火蟲算法搜索最優(yōu)路徑。仿真結(jié)果表明，該方法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜環(huán)境下無人機的避障三維航跡。

2. 螢火蟲算法

螢火蟲算法是一種仿生算法，其靈感來源于螢火蟲的群體行為。螢火蟲是一種會發(fā)光的昆蟲，它們通過光來吸引異性。螢火蟲的光亮度與它們的健康狀況和繁殖能力有關(guān)。健康狀況較好的螢火蟲會發(fā)出更亮的燈光，從而吸引更多的異性。

螢火蟲算法模擬了螢火蟲的群體行為。在螢火蟲算法中，每個螢火蟲代表一個解，螢火蟲的光亮度代表解的質(zhì)量。螢火蟲算法通過螢火蟲之間的相互吸引和排斥來搜索最優(yōu)解。

螢火蟲算法的基本步驟如下：

1. 初始化螢火蟲種群。

2. 計算每個螢火蟲的光亮度。

3. 螢火蟲根據(jù)光亮度移動。

4. 更新螢火蟲的光亮度。

5. 重復(fù)步驟2-4，直到達到終止條件。

3. 基于螢火蟲算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法

本文提出了一種基于螢火蟲算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法。該方法首先將規(guī)劃空間離散化為三維網(wǎng)格，然后利用螢火蟲算法搜索最優(yōu)路徑。

具體步驟如下：

1. 將規(guī)劃空間離散化為三維網(wǎng)格。

2. 初始化螢火蟲種群。每個螢火蟲代表一個三維網(wǎng)格中的點。

3. 計算每個螢火蟲的光亮度。螢火蟲的光亮度與它周圍障礙物的數(shù)量和距離有關(guān)。

4. 螢火蟲根據(jù)光亮度移動。螢火蟲會向光亮度更高的螢火蟲移動。

5. 更新螢火蟲的光亮度。螢火蟲的光亮度會隨著時間的推移而衰減。

6. 重復(fù)步驟3-5，直到達到終止條件。

7. 輸出最優(yōu)路徑。最優(yōu)路徑是螢火蟲種群中光亮度最高的螢火蟲所代表的路徑。

?? 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','終點','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','終點','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

?? 運行結(jié)果

4. 仿真結(jié)果

為了驗證該方法的有效性，我們進行了仿真實驗。仿真環(huán)境是一個復(fù)雜的三維環(huán)境，其中包含各種障礙物。無人機需要從起點飛到終點，并避開所有障礙物。

我們使用螢火蟲算法和A算法對無人機三維路徑規(guī)劃進行了仿真。仿真結(jié)果表明，螢火蟲算法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜環(huán)境下無人機的避障三維航跡。A算法雖然能夠規(guī)劃出最短路徑，但是它對障礙物的處理能力較弱，無法規(guī)劃出避障路徑。

5. 結(jié)論

本文提出了一種基于螢火蟲算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法。該方法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜環(huán)境下無人機的避障三維航跡。仿真結(jié)果表明，該方法具有較強的全局搜索能力和收斂速度，非常適合用于無人機三維路徑規(guī)劃。

?? 參考文獻

[1] 劉艷,李文波,劉新彪,等.復(fù)雜環(huán)境下無人機三維航跡規(guī)劃及避障算法[J].電光與控制, 2023, 30(5):93-98.

[2] 于紀言,陳藝,于洪森.一種復(fù)雜受災(zāi)環(huán)境下無人機全覆蓋三維救援路徑規(guī)劃算法:CN202210429120.8[P].CN202210429120.8[2024-01-02].

[3] 杜曉玉,郭啟程,李茵茵,et al.城市環(huán)境下基于改進鯨魚算法的無人機三維路徑規(guī)劃方法[J].計算機科學, 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-786031.html

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(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、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【無人機三維路徑規(guī)劃】基于Matlab螢火蟲算法實現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下無人機避障三維航跡規(guī)劃附代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY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)！