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摘要: 无人机三维航迹规划在诸多领域具有广泛应用前景，然而在复杂三维环境中实现高效、安全的避障航迹规划仍面临诸多挑战。本文提出一种基于改进的侏儒猫鼬优化算法(Improved Dwarf Mongoose Optimization, IDMO)的无人机三维避障航迹规划方法。该方法通过改进侏儒猫鼬优化算法的寻优机制，增强其全局搜索能力和局部寻优能力，并将其与三维路径规划模型有效结合，最终实现无人机在复杂三维环境下的安全、高效避障飞行。实验结果表明，IDMO算法在求解效率和路径质量方面均优于传统侏儒猫鼬优化算法以及其他几种常用算法，验证了该方法的可行性和有效性。
关键词: 无人机; 三维航迹规划; 避障; 侏儒猫鼬优化算法; 算法改进
1. 引言
随着无人机技术的快速发展，其在军事侦察、灾害救援、环境监测等领域的应用日益广泛。然而，在复杂的三维环境中，如何规划出一条安全、高效、平滑的避障航迹是无人机自主飞行面临的关键挑战之一。传统的航迹规划算法，例如A*算法、Dijkstra算法等，在处理高维、非结构化环境时效率较低，且难以保证路径的平滑性和安全性。近年来，基于群体智能的优化算法，如粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)和蚁群算法(ACO)等，因其具有良好的全局搜索能力和并行计算能力，被广泛应用于航迹规划问题。然而，这些算法也存在一些不足，例如容易陷入局部最优、收敛速度慢等。
侏儒猫鼬优化算法(DMO)是一种新兴的群体智能优化算法，它模拟了侏儒猫鼬群体觅食的行为特征，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。然而，DMO算法也存在一些缺陷，例如收敛速度较慢、容易出现早熟收敛等问题。针对这些问题，本文提出了一种改进的侏儒猫鼬优化算法(IDMO)，并将其应用于无人机三维避障航迹规划。
2. 改进的侏儒猫鼬优化算法(IDMO)
本文对传统的DMO算法进行了如下改进：
(1) 改进的搜索策略: 传统的DMO算法在搜索过程中，仅依靠个体之间的信息交互来更新个体位置。为了增强算法的局部寻优能力，本文在DMO算法中引入了自适应步长调整机制。步长大小根据个体适应度值动态调整，适应度值越优，步长越小，反之亦然。这使得算法能够在全局搜索和局部寻优之间取得更好的平衡。
(2) 精英保留策略: 为了避免算法早熟收敛，本文在IDMO算法中引入了精英保留策略。在每一次迭代过程中，将当前群体中适应度值最高的个体保留下来，并将其作为下一代种群的初始个体之一。这可以有效地防止算法陷入局部最优，并提高算法的收敛速度。
(3) 混沌扰动机制: 为了进一步增强算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力，本文在IDMO算法中引入了混沌扰动机制。在迭代后期，利用混沌映射对部分个体的位置进行扰动，增加种群的多样性，避免算法过早收敛。
3. 三维避障航迹规划模型
本文采用基于栅格地图的三维避障航迹规划模型。首先，将三维空间划分为一系列栅格单元，并根据障碍物信息构建三维栅格地图。然后，将航迹规划问题转化为寻找从起点到终点的一条最优路径问题，该路径需要满足以下约束条件：
(1) 安全性约束: 路径不能穿过障碍物。
(2) 平滑性约束: 路径应尽可能平滑，避免频繁的转向。
(3) 距离约束: 路径长度应尽可能短。
4. 基于IDMO的无人机三维避障航迹规划
将改进的IDMO算法应用于无人机三维避障航迹规划，具体步骤如下：
(1) 初始化: 随机生成一组侏儒猫鼬个体，每个个体代表一条候选路径。
(2) 适应度评估: 根据三维栅格地图和上述约束条件，计算每个个体的适应度值。适应度值越小，表示路径质量越高。
(3) 迭代更新: 根据改进的DMO算法，更新每个个体的位置，并采用精英保留策略和混沌扰动机制改进算法性能。
(4) 终止条件判断: 判断是否满足终止条件(例如迭代次数达到最大值或适应度值达到预设阈值)。如果满足终止条件，则输出适应度值最小的个体所代表的路径，作为最终的无人机三维避障航迹。
5. 实验结果与分析
为了验证IDMO算法的有效性，本文进行了大量的仿真实验。将IDMO算法与传统的DMO算法、PSO算法、GA算法和ACO算法进行了比较。实验结果表明，IDMO算法在求解效率和路径质量方面均优于其他几种算法。IDMO算法能够在较短的时间内找到一条更短、更安全、更平滑的避障航迹，尤其是在复杂的三维环境中表现更为突出。
6. 结论
本文提出了一种基于改进的侏儒猫鼬优化算法IDMO的无人机三维避障航迹规划方法。通过改进DMO算法的搜索策略、引入精英保留策略和混沌扰动机制，增强了算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验结果表明，IDMO算法在求解效率和路径质量方面具有显著优势，为无人机三维避障航迹规划提供了一种新的有效方法。未来的研究工作将集中在进一步提高算法的效率和鲁棒性，以及将其应用于更复杂、更真实的场景中。 此外，考虑风力、能耗等因素对航迹规划的影响也是未来研究的重要方向。
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