【无人机三维路径规划】基于侏儒猫鼬算法DMOA实现复杂地貌下的无人机避障三维航迹规划
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🔥 内容介绍
本文将介绍一种基于侏儒猫鼬算法DMOA实现复杂地貌下的无人机避障三维航迹规划方法。无人机在进行航拍、搜救、巡逻等任务时，需要在复杂的地形环境中进行避障规划，以确保安全性和任务效率。本文提出的方法可以有效地解决这一问题。
首先，介绍一下侏儒猫鼬算法DMOA。它是一种新型的多目标优化算法，其基本思想是将种群分为多个子种群，每个子种群都有自己的优化目标。在每一代进化中，每个子种群都会通过交换个体来共同优化各自的目标。这种算法可以有效地避免传统优化算法中的局部最优问题，提高了优化效率和精度。
在本文中，我们将侏儒猫鼬算法DMOA应用到无人机避障三维航迹规划中。具体来说，我们首先将地形数据转化为三维点云数据，并将其作为无人机路径规划的输入。然后，我们将无人机的飞行路径划分为多个子路径，并将每个子路径作为一个子种群。每个子种群都有自己的优化目标，包括路径长度、路径安全性和路径平滑性等。在每一代进化中，每个子种群都会通过交换个体来共同优化各自的目标。
在进行路径规划时，我们还需要考虑到无人机的动态避障问题。即使在规划好的路径上，无人机仍然可能会遇到一些障碍物，需要进行实时避障。为了解决这一问题，我们采用了一种基于模型预测控制的方法。具体来说，我们建立了一个无人机动态避障的模型，并将其与路径规划算法相结合。在飞行过程中，无人机会根据当前的位置和速度信息，预测未来一段时间内可能出现的障碍物，并根据预测结果进行实时避障。
最后，我们对本文提出的方法进行了实验验证。实验结果表明，我们的方法可以有效地解决复杂地形下的无人机避障问题，并且具有较高的优化效率和精度。在未来的研究中，我们将进一步探索如何将本文提出的方法应用到更广泛的场景中，以满足实际应用的需求。
📣 部分代码
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('起点','终点','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最优结果:', 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('起点','终点','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])end
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
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