单目标应用:基于蛇群优化算法(SO)的无人机(UAV)三维路径规划(提供MATLAB代码)

一、蛇群优化算法SO

蛇群优化算法(Snake Optimizer,SO)由Fatma A. Hashim和Abdelazim G. Hussien于2022年提出,该算法思路新颖,快速高效,模拟了蛇的觅食和繁殖行为。SO具体原理参考如下链接:

蛇群优化算法

二、无人机(UAV)三维路径规划

无人机三维路径规划数学模型参考如下文献:

Phung M D , Ha Q P . Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization[J]. arXiv e-prints, 2021.

目标函数由路径长度成本,安全性与可行性成本、飞行高度成本和路径平滑成本共同组成:

(1)路径长度成本

路径长度成本由相邻两个节点之间的欧氏距离和构成,其计算公式如下:
在这里插入图片描述

(2)路径安全性与可行性成本

在这里插入图片描述

路径安全性与可行性成本通过下式计算:

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(3)路径飞行高度成本

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飞行高度成本通过如下公式计算所得:
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(4)路径平滑成本

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投影向量通过如下公式计算:

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转弯角度的计算公式为:
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爬坡角度的计算公式为:

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平滑成本的计算公式为:
在这里插入图片描述

(5)总成本(目标函数)

在这里插入图片描述

总成本由最优路径成本,安全性与可行性成本、飞行高度成本和路径平滑成本的线性加权所得。其中,b为加权系数。

三、实验结果

在三维无人机路径规划中,无人机的路径由起点,终点以及起始点间的点共同连接而成。因此,自变量为无人机起始点间的各点坐标,目标函数为总成本(公式9)。

3.1参数设置

(1)设9个柱状障碍物的位置及半径:

R1=60;  % Radius 60
x1 = 350; y1 = 500; z1 = 100; % center


R2=70;  % Radius 70
x2 = 600; y2 = 200; z2 = 150; % center

R3=80;  % Radius 80
x3 = 500; y3 = 350; z3 = 150; % center

R4=70;  % Radius 70
x4 = 350; y4 = 200; z4 = 150; % center

R5=70;  % Radius 70 
x5 = 700; y5 = 550; z5 = 150; % center


R6=80;  % Radius 80
x6 = 650; y6 = 750; z6 = 150; % center

R7=70;  % Radius 70
x7 = 800; y7 = 400; z7 = 150; % center

R8=50;  % Radius 50
x8 = 300; y8 = 350; z8 = 100; % center

R9=50;  % Radius 50
x9 = 500; y9 = 600; z9 = 100; % center 

(2)起始点位置为:

start_location = [200;100;150];

end_location = [800;800;150];

(3)起始点间共15个待求点。

(4)加权系数b=[5 1 10 1]。

(5)蛇群优化算法的种群大小为50,最大迭代次数为100。

4.2求解结果

独立运行三次,得到三次参考方案如下:(黑色正方形是起点,黑色圆圈是终点,共有9个柱状障碍物,红线为优化得到的无人机路线。)

(1)第一次结果:

单目标应用:基于蛇群优化算法(SO)的无人机(UAV)三维路径规划(提供MATLAB代码)_第1张图片
单目标应用:基于蛇群优化算法(SO)的无人机(UAV)三维路径规划(提供MATLAB代码)_第2张图片

(2)第二次结果:
在这里插入图片描述
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(3)第3次结果:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

由此可以看出,蛇群优化算法求解无人机三维路径规划优势明显,能够快速避障,找到合适的飞行路线。

四、参考代码

你可能感兴趣的:(单目标应用,MATLAB,智能优化算法,matlab,算法,动态规划)