1 简介

1 无人机路径规划环境建模

本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划，建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物，用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区，其三维高程数学模型表示为[10,10]:

2 适应度函数

在采用粒子群算法进行路径规划时，适应度函数用以评价生成路径的优劣程度，也是算法种群迭代进化的依据，适应度函数的优劣决定着算法执行的效率与质量。为了更好地进行路径质量判断，本文综合考虑路径的长度代价、障碍危险代价以及路径平滑度几个方面来构造适应度函数。假设有C条路径，每条路径由n个点组成，环境中共存在g个球形和柱形障碍。

2.1 路径长度代价

路径长度是评价路径优劣最重要的指标之一，路径越短，其耗时和耗能都越少。引入路径长度代价如下：

其中，Tm代表第m,m∈{1,2，…，M}条路径中所有相邻节点之间的距离总和，（xj,yj,zj）为路径中第j个节点的坐标。

2.2 障碍危险代价

引入障碍危险代价，使得离障碍过近的路径适应度差，保证最终得到的路径和障碍物保持一定距离。对于第k(k=1,2，…，g）个障碍，若其为球形障碍，求球心到各个路径段的距离lik，则路径到障碍物的最小距离为Lk=min(l1k，…，lik，…，lkn-1），若为柱形障碍，将路径和障碍投影在xoy面上，求障碍物中心到各个路径段的距离lik，则路径到障碍物的最小距离为Lk=min(l1k，…，lik，…，lkn-1）。

则第m条路径的障碍威胁代价为：

其中，rk为球形障碍或柱形障碍的半径。

2.3 航迹高程代价

无人机的稳定飞行高度也是无人机航迹规划过程中的重要环节。对于大多数飞行器来说，飞行高度不应该发生太大的变化。稳定飞行高度有助于减轻控制系统的负担，节省更多的燃料。故引入航迹高程代价：

高程代价为航迹每个相邻航迹点高度差之和，其中hj表示路径节点j的高度。

综合Tm、danm和Cm得到路径适应度函数为：

其中，w1、w2和w3为[0,1]内的权重系数，用来灵活配置Tm、danm和Cm之间的关系。

2 部分代码

3 仿真结果

4 参考文献

[1]江冰, 郭彭. 基于粒子群算法的三维无人机路径规划方法及规划系统:, CN112230678A[P]. 2021.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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