【无人机三维路径规划】基于人工兔算法ARO实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码
【无人机三维路径规划】基于人工兔算法ARO实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码
TT_Matlab
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物理应用 机器学习
内容介绍
随着无人机技术的飞速发展，无人机在复杂城市地形下的避障三维航迹规划成为一项关键技术。本文提出了一种基于人工兔算法ARO（Artificial Rabbit Optimization）的无人机三维路径规划算法。该算法利用ARO算法的全局搜索能力和局部开发能力，有效解决了无人机在复杂城市地形下避障三维航迹规划问题。仿真结果表明，该算法具有较高的规划精度和效率，能够有效地规划出满足避障要求且平滑的三维航迹。
关键词
无人机；三维路径规划；人工兔算法；避障；城市地形
引言
无人机在城市环境中执行任务时，往往需要在复杂的三维地形中飞行。由于城市地形复杂，存在大量建筑物、电线杆等障碍物，无人机在飞行过程中需要避开这些障碍物，以确保安全飞行。因此，无人机三维路径规划成为一项重要的技术。
传统的无人机路径规划算法主要基于二维平面，无法有效地处理三维地形中的障碍物。为了解决这一问题，本文提出了一种基于人工兔算法ARO的三维路径规划算法。ARO算法是一种基于种群的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和局部开发能力。
人工兔算法ARO
人工兔算法ARO是一种模拟兔子觅食行为的元启发式算法。算法中，兔子被分为四类：
**精英兔：**种群中适应度最高的兔子。
**普通兔：**种群中适应度一般的兔子。
**跟随兔：**跟随精英兔移动的兔子。
**变异兔：**通过变异操作产生的兔子。
ARO算法的迭代过程如下：
初始化种群，包括精英兔、普通兔、跟随兔和变异兔。
计算每个兔子的适应度。
更新精英兔的位置。
更新普通兔的位置。
更新跟随兔的位置。
更新变异兔的位置。
重复步骤2-6，直到达到终止条件。
基于ARO的无人机三维路径规划算法
本文提出的基于ARO的无人机三维路径规划算法主要包括以下步骤：
**环境建模：**根据城市地形数据，建立三维环境模型。
**障碍物检测：**利用传感器或其他方法检测环境中的障碍物。
**路径初始化：**随机生成一条初始路径。
**适应度计算：**计算路径的适应度，适应度越高，路径越好。
**ARO算法迭代：**利用ARO算法迭代优化路径。
**路径平滑：**对优化后的路径进行平滑处理，生成最终的三维航迹。
仿真实验
为了验证算法的性能，进行了仿真实验。仿真环境为一个复杂的三维城市地形，其中包含大量建筑物、电线杆等障碍物。实验中，无人机从起点飞往终点，需要避开所有障碍物。
仿真结果表明，基于ARO的无人机三维路径规划算法能够有效地规划出满足避障要求且平滑的三维航迹。与其他算法相比，该算法具有较高的规划精度和效率。
结论
本文提出了一种基于人工兔算法ARO的无人机三维路径规划算法。该算法利用ARO算法的全局搜索能力和局部开发能力，有效解决了无人机在复杂城市地形下避障三维航迹规划问题。仿真结果表明，该算法具有较高的规划精度和效率，能够有效地规划出满足避障要求且平滑的三维航迹。
部分代码
function DrawPic(result1,
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⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 高九州,张焯.基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划[J].计算机测量与控制, 2023(12):203-209,223.
[2] 杜晓玉,郭启程,李茵茵,et al.城市环境下基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划方法[J].计算机科学, 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.
[3] 周经中,阳仁庆,向兰仕.基于三维路径规划的旋翼无人机避障技术[J].电气时代, 2018(3):3.DOI:CNKI:SUN:DQSD.0.2018-03-032.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化
2 机器学习和深度学习方面
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