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🔥 内容介绍
摘要: 无人机三维航迹规划在诸多领域展现出广阔的应用前景，然而复杂环境下的避障问题仍是制约其发展的重要瓶颈。本文提出一种基于灰狼优化算法（GWO）和布谷鸟搜索算法（CSA）混合的改进算法GWOCS，用于解决无人机三维空间避障航迹规划问题。该算法融合了GWO算法的全局搜索能力和CSA算法的局部搜索能力，有效克服了单一算法易陷入局部最优解的缺点，提高了算法的寻优效率和解的质量。通过仿真实验，验证了GWOCS算法在复杂三维环境下规划无人机避障航迹的有效性和优越性，并与其他算法进行了对比分析，结果表明GWOCS算法具有更高的路径规划效率和更优的路径平滑度。
关键词: 无人机；三维航迹规划；避障；灰狼优化算法；布谷鸟搜索算法；混合算法
1 引言
随着无人机技术的快速发展，其应用领域日益广泛，例如航拍测绘、精准农业、灾害救援等。在这些应用中，无人机能够自主规划三维航迹，并安全有效地避开障碍物，是实现其自主飞行和完成任务的关键。然而，在复杂的、动态变化的三维环境中，规划安全、高效的避障航迹是一项极具挑战性的难题。传统的航迹规划算法，如A*算法、Dijkstra算法等，在处理高维空间和复杂障碍物时，计算复杂度较高，且容易陷入局部最优解。
近年来，智能优化算法在解决复杂的航迹规划问题中展现出巨大的潜力。灰狼优化算法(GWO)和布谷鸟搜索算法(CSA)作为两种具有代表性的元启发式算法，分别具有全局搜索能力强和局部搜索能力强的特点。GWO算法模拟灰狼群体捕食行为，具有较强的全局搜索能力，能够快速逼近全局最优解；CSA算法模拟布谷鸟的寄生繁殖行为，具有较强的局部搜索能力，能够有效地精细化搜索最优解。然而，单一的GWO算法和CSA算法都存在各自的不足：GWO算法在局部搜索能力方面较弱，容易陷入局部最优；CSA算法的全局搜索能力相对较弱，收敛速度较慢。
为了克服上述不足，本文提出一种基于灰狼优化算法和布谷鸟搜索算法混合的改进算法GWOCS，用于解决无人机三维空间避障航迹规划问题。该算法结合了GWO算法的全局搜索能力和CSA算法的局部搜索能力，通过合理的混合策略，提高了算法的寻优效率和解的质量。本文详细阐述了GWOCS算法的原理和实现方法，并通过仿真实验验证了其有效性和优越性。
2 GWOCS算法原理
GWOCS算法主要包括两个阶段：全局搜索阶段和局部搜索阶段。全局搜索阶段采用GWO算法进行全局寻优，快速逼近全局最优解的邻域；局部搜索阶段采用CSA算法进行局部精细化搜索，提高解的精度和收敛速度。
2.1 灰狼优化算法(GWO)
GWO算法模拟灰狼群体的捕食行为，通过更新狼群中α、β、δ三个个体的位置来引导搜索过程。算法的核心在于模拟灰狼群体对猎物的包围、追踪、攻击和狩猎过程。本文采用标准GWO算法进行全局搜索。
2.2 布谷鸟搜索算法(CSA)
CSA算法模拟布谷鸟的寄生繁殖行为，通过随机游走的方式在解空间中进行搜索。算法的核心在于利用莱维飞行机制来生成新的解，并通过优胜劣汰的机制来更新种群。本文采用改进的CSA算法，通过调整莱维飞行的步长和搜索策略，提高算法的局部搜索能力和收敛速度。
2.3 GWOCS算法混合策略
GWOCS算法将GWO算法和CSA算法结合起来，采用分阶段的混合策略。在算法的初期，主要依靠GWO算法进行全局搜索，快速逼近全局最优解的邻域；在算法的中后期，逐渐过渡到CSA算法，进行局部精细化搜索，提高解的精度和收敛速度。具体的混合策略是根据迭代次数动态调整GWO算法和CSA算法的权重，在算法初期GWO算法的权重较大，在算法后期CSA算法的权重逐渐增大。
3 三维避障航迹规划模型
本文采用基于势场的避障方法，建立无人机三维避障航迹规划模型。该模型将障碍物视为斥力场，目标点视为引力场，无人机在引力和斥力的共同作用下，规划出一条避开障碍物的航迹。势场函数的设计是关键，本文采用改进的势场函数，考虑了障碍物的大小、形状和距离等因素，提高了势场的精度和稳定性。
4 仿真实验与结果分析
为了验证GWOCS算法的有效性和优越性，本文进行了仿真实验。实验环境设置了多个不同形状和大小的障碍物，以及不同的起点和终点。将GWOCS算法与GWO算法、CSA算法和改进的粒子群算法(PSO)进行比较，比较指标包括路径长度、路径平滑度和算法收敛速度。实验结果表明，GWOCS算法在路径长度和路径平滑度方面均优于其他算法，且收敛速度更快。
5 结论
本文提出了一种基于灰狼混合布谷鸟算法GWOCS的无人机三维避障航迹规划方法。该算法融合了GWO算法的全局搜索能力和CSA算法的局部搜索能力，有效解决了单一算法易陷入局部最优解的问题，提高了算法的寻优效率和解的质量。通过仿真实验验证了GWOCS算法的有效性和优越性，为无人机三维避障航迹规划提供了一种新的有效方法。未来的研究方向包括：进一步改进GWOCS算法，提高其鲁棒性和适应性；将GWOCS算法应用于更复杂的动态环境；研究GWOCS算法在多无人机协同航迹规划中的应用。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 崔鸣,靳其兵.基于Levy飞行策略的灰狼优化算法[J].计算机与数字工程, 2022(005):050.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.006.
[2] 骆文冠,于小兵.基于强化学习布谷鸟搜索算法的应急无人机路径规划[J].灾害学, 2023, 38(2):206-212.
[3] 纪良杰,赵晓林,魏兆恬,等.基于改进布谷鸟算法的多无人机任务分配[J].兵器装备工程学报, 2022(008):043.DOI:10.11809/bqzbgcxb2022.08.044.
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