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摘要
隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，無人機(jī)在各行各業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。在復(fù)雜地形下，無人機(jī)需要能夠自主避障飛行，以確保安全。本文提出了一種基于帝企鵝算法（EPO）的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法，該算法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜地形下無人機(jī)的避障三維航跡。
1. 概述
本文提出的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法基于帝企鵝算法（EPO）。帝企鵝算法（EPO）是一種新型的元啟發(fā)式算法，它模擬了帝企鵝在南極洲嚴(yán)寒環(huán)境下覓食的行為。帝企鵝算法（EPO）具有較強(qiáng)的魯棒性和全局搜索能力，能夠有效地求解復(fù)雜優(yōu)化問題。
2. 算法原理
本文提出的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法的基本原理如下：
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初始化帝企鵝種群。
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計(jì)算每個(gè)帝企鵝的適應(yīng)度值。
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選擇適應(yīng)度值較高的帝企鵝作為父代。
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對(duì)父代進(jìn)行交叉和變異操作，生成子代。
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計(jì)算子代的適應(yīng)度值。
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選擇適應(yīng)度值較高的子代作為新的帝企鵝種群。
-
重復(fù)步驟2-6，直到達(dá)到最大迭代次數(shù)或滿足終止條件。
3. 算法實(shí)現(xiàn)
本文提出的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法使用Python語言實(shí)現(xiàn)。算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
-
導(dǎo)入必要的庫。
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定義帝企鵝類。
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定義帝企鵝種群類。
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定義交叉和變異操作。
-
定義適應(yīng)度函數(shù)。
-
定義主函數(shù)。
?? 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.numObstaclesx=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
?? 運(yùn)行結(jié)果
4. 仿真實(shí)驗(yàn)
本文提出的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法在復(fù)雜地形下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜地形下無人機(jī)的避障三維航跡。
?
5. 結(jié)論
本文提出了一種基于帝企鵝算法（EPO）的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃算法，該算法能夠有效地規(guī)劃出復(fù)雜地形下無人機(jī)的避障三維航跡。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較強(qiáng)的魯棒性和全局搜索能力，能夠有效地求解復(fù)雜優(yōu)化問題。
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 劉艷,李文波,劉新彪,等.復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)三維航跡規(guī)劃及避障算法[J].電光與控制, 2023, 30(5):93-98.
[2] 徐宏飛.面向智慧避障的物流無人機(jī)航跡規(guī)劃研究[J].北京交通大學(xué)[2024-01-14].文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812095.html
[3] 郭啟程杜曉玉張延宇周毅.基于改進(jìn)鯨魚算法的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃[J].計(jì)算機(jī)科學(xué), 2021, 48(12):304-311.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812095.html
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1 各類智能優(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(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、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、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、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
旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)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(jī)應(yīng)用方面
無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(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
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【無人機(jī)三維路徑規(guī)劃】基于帝企鵝算法EPO實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地形下無人機(jī)避障三維航跡規(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)！
