基于Matlab棕熊算法BrownOA实现复杂地形无人机避障三维航迹规划附代码

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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法首先将复杂地形建模为三维网格地图，然后利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力。实验结果表明，该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。

1. 棕熊算法概述

棕熊算法BrownOA是一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于棕熊的觅食行为。棕熊是一种杂食性动物，主要以浆果、昆虫、鱼类等为食。在觅食过程中，棕熊会利用其灵敏的嗅觉和听觉来寻找食物。同时，棕熊也会利用其强大的记忆力来记住食物的位置。棕熊算法BrownOA模拟了棕熊的觅食行为，通过种群中的个体之间的信息交流来搜索最优解。

棕熊算法BrownOA的基本步骤如下：

1. 初始化种群。种群由一组个体组成，每个个体表示一个潜在的解决方案。

2. 计算每个个体的适应度。适应度函数衡量每个个体的好坏。

3. 选择最优个体。最优个体是种群中适应度最高的个体。

4. 更新种群。种群中的个体通过信息交流来更新自己的位置。

5. 重复步骤2-4，直到达到终止条件。

2. 基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法

本文提出的基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法主要包括以下几个步骤：

1. 复杂地形建模。将复杂地形建模为三维网格地图。网格地图的每个单元格表示地形的高度。

2. 航迹规划。利用棕熊算法BrownOA搜索最优航迹。棕熊算法BrownOA的种群由一组航迹组成，每个航迹表示一条潜在的飞行路径。航迹的适应度函数衡量航迹的长度、避障性能和飞行安全性。

3. 航迹优化。对规划出的航迹进行优化。航迹优化主要包括航迹平滑和航迹缩短。航迹平滑可以减少航迹的曲折程度，航迹缩短可以减少航迹的长度。

📣 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

3. 实验结果

为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了仿真实验。实验结果表明，该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。

4. 结论

本文提出了一种基于棕熊算法BrownOA的复杂地形无人机避障三维航迹规划方法。该方法能够有效地规划出避障的三维航迹，并且具有较高的规划效率。该方法可以应用于无人机避障飞行控制系统中，提高无人机的飞行安全性。

🔗 参考文献

[1] 李健,张伟健,于维霖,等.一种智能农业无人机路径规划方法:CN202310913709.X[P].CN116661502B[2024-01-22].

[2] 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.

[3] 于涛.基于改进蚁群算法的三维无人机路径规划的研究与实现[D].重庆大学[2024-01-22].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.838206.

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