【无人机三维路径规划】基于金枪鱼算法TSO实现多无人机协同三维路径规划附Matlab代码

✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言在应急救援、电力巡检、城市物流等场景中多无人机协同作业凭借效率高、覆盖范围广、容错性强的优势逐渐替代单无人机成为主流作业模式。多无人机协同三维路径规划作为核心技术需解决三大核心问题一是三维空间内的协同避障包括无人机间的碰撞规避与建筑物、山脉等静态障碍规避二是任务分配与路径协同如多机同时抵达目标点、路径长度均衡三是动态环境适应性如突发气流、临时禁飞区。传统多无人机路径规划方法如 A算法、粒子群优化PSO存在明显局限性A算法依赖全局环境建模面对多机协同时计算复杂度呈指数级增长难以满足实时性需求PSO 算法易陷入局部最优在复杂三维地形如山区、城市建筑群中易出现路径交叉碰撞此外多数算法未充分考虑多无人机的协同性仅通过 “先单后合” 的方式生成路径导致多机任务效率低下、能耗不均衡。金枪鱼算法Tuna Swarm OptimizationTSO是一种新型群体智能优化算法模拟金枪鱼群体的 “捕食 - 迁徙” 协同行为具有全局寻优能力强、收敛速度快、参数设置少的优势。其核心特性 —— 个体间信息交互紧密、群体协同性强可天然适配多无人机的协同规划需求。因此本文提出基于 TSO 的多无人机协同三维路径规划方案通过 TSO 模拟多无人机群体的协同搜索过程结合三维栅格环境建模与多目标优化函数实现多无人机在复杂环境下的避障协同、路径最优与任务均衡为多无人机协同作业提供技术支撑。⛳️ 运行结果 部分代码%{This function will plot:- model with a terrain map and obstacles- solutions with different views%}function PlotSolution(sol,model,gca1,gca2,gca3)% global modelsmooth 0.99;%% Plot 3D viewfigure(gca1);PlotModel(model)xsol.x;ysol.y;zsol.z;% Start locationxsmodel.start(1);ysmodel.start(2);zsmodel.start(3);% Final locationxfmodel.end(1);yfmodel.end(2);zfmodel.end(3);x_all [xs x xf];y_all [ys y yf];z_all [zs z zf];N size(x_all,2); % real path length% Path height is relative to the ground heightfor i 1:Nz_map model.H(round(y_all(i)),round(x_all(i)));z_all(i) z_all(i) z_map;end% given data in a point matrix, xyz, which is 3 x number of pointsxyz [x_all;y_all;z_all];[ndim,npts]size(xyz);xyzpzeros(size(xyz));for k1:ndimxyzp(k,:)ppval(csaps(1:npts,xyz(k,:),smooth),1:npts);endplot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),r,LineWidth,2);% plot start pointplot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),ks,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);% plot target pointplot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),ko,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);% hold off;text(x_all(1),y_all(1),z_all(1), 起点)text(x_all(N),y_all(N),z_all(N), 终点)%% Plot top viewfigure(gca2);mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the datacolormap summer; % Default color map.set(gca, Position, [0 0 1 1]); % Fill the figure window.axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.shading interp; % Interpolate color across faces.material dull; % Mountains arent shiny.camlight left; % Add a light over to the left somewhere.lighting gouraud; % Use decent lighting.xlabel(x [m]);ylabel(y [m]);zlabel(z [m]);hold on% Threats as cylindersthreats model.threats;threat_num size(threats,1);for i 1:threat_numthreat threats(i,:);threat_x threat(1);threat_y threat(2);threat_z max(max(model.H))1; % choose z to be the highest peakthreat_radius threat(4);for j1:3% Define circle parameters:% Make an array for all the angles:theta linspace(0, 2 * pi, 2000);% Create the x and y locations at each angle:x threat_radius * cos(theta) threat_x;y threat_radius * sin(theta) threat_y;% Need to make a z value for every (x,y) pair:z zeros(1, numel(x)) threat_z;% Do the plot:% First plot the center:plot3(threat_x, threat_y, threat_z, o, color, y, MarkerSize, 3, MarkerFaceColor,m);% Next plot the circle:plot3(x, y, z, -, color, k, LineWidth, 1);% Repeat for a smaller radiusthreat_radius threat_radius - 20;endend% plot pathplot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),r,LineWidth,2);% plot start pointplot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),ks,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);% plot target pointplot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),ko,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);text(x_all(1),y_all(1),z_all(1), 起点)text(x_all(N),y_all(N),z_all(N), 终点)% Set top viewview(0,90)% hold off;%% Plot side viewfigure(gca3);mesh(model.X,model.Y,model.H); % Plot the datacolormap summer; % Default color map.set(gca, Position, [0 0 1 1]); % Fill the figure window.axis equal vis3d on; % Set aspect ratio and turn off axis.shading interp; % Interpolate color across faces.material dull; % Mountains arent shiny.camlight left; % Add a light over to the left somewhere.lighting gouraud; % Use decent lighting.xlabel(x [m]);ylabel(y [m]);zlabel(z [m]);hold on% plot pathplot3(xyzp(1,:),xyzp(2,:),xyzp(3,:),r,LineWidth,2);% plot start pointplot3(x_all(1),y_all(1),z_all(1),ks,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);% plot target pointplot3(x_all(N),y_all(N),z_all(N),ko,MarkerSize,7,MarkerFaceColor,k);% text(x_all(1),y_all(1),z_all(1), Start)% text(x_all(N),y_all(N),z_all(N), End)view(90,0);% hold off;end 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码