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1.摘要
无人机三维飞行路径规划是灾难应急响应中的关键挑，。理想路径应平衡飞行路径长度与地形威胁，以缩短飞行时间并减少碰撞风险。传统方法难以平衡这些因素，且缺乏实际约束，导致优化效果不佳。本文提出了一种基于改进多目标群体智能算法（APPMS）的精确路径规划方法，通过将路径规划转化为多目标优化问题，同时优化飞行路径长度和地形威胁度。采用改进的蚁群优化算法提升了全局与局部搜索能力。通过模拟实验和实际应急数据验证了该方法的有效性。
2. APPMS方法
APPMS方法框架如图所示，主要包括三个步骤：1）基于约束的总飞行距离和地形威胁度的多目标建模；2）个体编码、种群初始化及初始路径排序；3）进化操作、种群更新与选择，优化搜索出的三维路径。
为了使无人机三维路径规划同时考虑总飞行路径长度和地形威胁度：
f 1 = ∑ i = 1 n + 1 d i , i − 1 f_1=\sum_{i=1}^{n+1}d_{i,i-1} f1=i=1∑n+1di,i−1
f 2 = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n g ( d s a f e / Π i , j ) 2 f_2=\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^{n_g}\left(d_{\mathrm{safe}}/\Pi_{i,j}\right)^2 f2=i=1∑nj=1∑ng(dsafe/Πi,j)2
水平转角和垂直转角约束：
α = arccos ( L i − 1 , i 2 + L i , i + 1 2 − L i − 1 , i + 1 2 2 × L i − 1 , i × L i , i + 1 ) ≤ a max \alpha=\arccos\left(\frac{L_{i-1,i}^2+L_{i,i+1}^2-L_{i-1,i+1}^2}{2\times L_{i-1,i}\times L_{i,i+1}}\right)\leq a_{\max} α=arccos(2×Li−1,i×Li,i+1Li−1,i2+Li,i+12−Li−1,i+12)≤amax
β = arctan ( Δ H Δ L ′ ) ≤ β max \beta=\arctan\left(\frac{\Delta H}{\Delta L^{\prime}}\right)\leq\beta_{\max} β=arctan(ΔL′ΔH)≤βmax
3.多目标搜索
个体解编码与种群初始化：在基于种群的进化计算方法中，三维路径的解需要被编码为个体进行进化。每个蚂蚁表示一个路径，其中每个轨迹点的三维坐标被编码为个体解。种群中的解在满足飞行约束的情况下进行初始化，以确保解是可行的。
外部解集的排序：在搜索过程中，通过Pareto支配排序来区分优劣路径，并将当前的Pareto最优解存储在外部解集中。该解集引导蚂蚁在可行空间中搜索最优路径。
全局与局部搜索的联合进化操作与种群更新：在初始化和排序后，进行进化繁殖以改善路径规划。为避免陷入局部极值，采用全局与局部搜索机制。全局搜索旨在保持Pareto前沿的均匀分布和多样性，局部搜索则通过引入随机搜索策略，选择外部解集中的解并搜索其邻域，以加速收敛到全局最优解。
4.结果展示
5.参考文献
1\] Wan Y, Zhong Y, Ma A, et al. An accurate UAV 3-D path planning method for disaster emergency response based on an improved multiobjective swarm intelligence algorithm\[J\]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 53(4): 2658-2671. ### 6.代码获取 xx ### 7.算法辅导·应用定制·读者交流 xx