【无人机三维路径规划】基于鲸鱼算法实现复杂地形的无人机避障三维航迹规划附Matlab代码
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内容介绍
本文将介绍基于鲸鱼算法实现复杂地形的无人机避障三维航迹规划算法流程。这个算法流程是为了解决无人机在复杂地形下的避障问题而设计的。在这种情况下，无人机需要实时感知周围环境，并且能够快速做出决策以避免碰撞。因此，这个算法流程采用了鲸鱼算法，以实现快速、准确的决策。
鲸鱼算法是一种基于群体智能的算法，它的灵感来源于鲸鱼的群体行为。鲸鱼在游泳时会形成一个群体，它们会相互合作，通过互相协调的方式来达到共同的目标。这种行为可以被看作是一种群体智能，因为它们能够通过相互沟通和协作来实现复杂的任务。
在这个算法流程中，无人机的任务是在复杂地形中飞行，并且避免与障碍物发生碰撞。为了实现这个任务，无人机需要实时感知周围环境，并且能够快速做出决策。因此，这个算法流程采用了鲸鱼算法，以实现快速、准确的决策。
算法流程的第一步是建立环境模型。这个模型包括无人机的位置、速度和加速度，以及周围环境的障碍物位置和大小。这个模型可以通过传感器和其他设备来实现。一旦建立了环境模型，无人机就可以开始飞行了。
在飞行过程中，无人机会实时感知周围环境，并且根据鲸鱼算法做出决策。鲸鱼算法的基本思想是将整个群体分为几个子群体，并且让每个子群体分别寻找最优解。这个过程可以通过迭代的方式来实现，每次迭代都会更新群体的状态，并且寻找最优解。
在这个算法流程中，无人机可以被看作是一个子群体，它的任务是寻找最优路径。为了实现这个任务，无人机会通过鲸鱼算法来寻找最优解。这个过程可以被看作是一种优化问题，即寻找一条路径，使得无人机能够在复杂地形中飞行，并且避免与障碍物发生碰撞。
为了实现这个优化问题，无人机需要定义一个适应度函数。这个函数可以根据无人机的位置、速度和加
部分代码
function [V,F] = DrawCuboid(
long
, wide, pretty, x,y,z)
% Input:
long
wide
pretty
(
position: x,y
)
%
long
=
200
; wide =
150
; pretty =
5
; x =
20
; y =
20
;
V = [x y z; x+
long
y z; x y+wide z; x+
long
y+wide z; x y z+pretty; x+
long
y z+pretty; x y+wide z+pretty; x+
long
y+wide z+pretty];
F = [
1
2
4
3
;
5
6
8
7
;
1
2
6
5
;
3
4
8
7
;
1
5
7
3
;
2
6
8
4
];
FC=[
0
,
200
,
100
]./
255
; % 障碍外观颜色
patch(
’Vertices’
,V,
’Faces’
,F,
’FaceColor’
,FC);
end
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 徐宏飞.面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[D].北京交通大学,2019.
[2] 徐宏飞.面向智慧避障的物流无人机航迹规划研究[J].北京交通大学[2023-11-11].
[3] 郭启程杜晓玉张延宇周毅.基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划[J].计算机科学, 2021, 48(12):304-311.