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🔥 内容介绍
一、核心痛点：复杂环境下无人机三维路径规划的多重挑战
无人机在城市、山地、郊区等多场景作业时，路径规划需同时满足 “效率、安全、稳定” 三大核心需求，面临四大关键挑战：
多目标冲突：路径总长度最短（对应能耗最少）与安全性最高、飞行稳定性最优存在天然冲突 —— 过度追求短路径可能贴近障碍物，牺牲安全；过度规避障碍则会导致路径迂回、能耗激增；
多环境差异：
城市环境：高楼密集、障碍物不规则（如建筑、电线），需精准规避静态障碍，且飞行高度受限（避免干扰空域）；
山地环境：地形起伏剧烈（坡度、海拔差大），需考虑地形跟随（飞行高度与地形匹配），避免撞山；
郊区环境：障碍物稀疏（如树木、农田设施），但需兼顾飞行效率与低能耗，高度可灵活调整；
约束条件复杂：需同时满足 “障碍物规避（硬约束）、飞行高度合理（软约束）、转弯角限制（稳定性约束）、能耗阈值（性能约束）”，传统单目标算法难以平衡；
三维空间建模难：相较于二维路径，三维路径需融合 x（水平经度）、y（水平纬度）、z（高度）三个维度，且需精准映射不同环境的地形与障碍物分布。
NSGA-II（非支配排序遗传算法 II）作为经典多目标优化算法，通过非支配排序与拥挤度计算，能在帕累托最优解集中找到兼顾多目标的均衡路径，完美适配复杂环境下的三维路径规划需求。
二、核心基础：三维路径建模与多环境约束定义
（一）三维空间与路径表示
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NSGA-II 算法适配：三维路径规划实现步骤
NSGA-II 的核心是通过 “非支配排序” 筛选帕累托最优解，“拥挤度计算” 保持解的多样性，最终输出兼顾多目标的路径方案。具体实现步骤如下：
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
[N,M] = size(PopObj);
CrowdDis = zeros(1,N);
Fronts = setdiff(unique(FrontNo),inf);
for f = 1 : length(Fronts)
Front = find(FrontNo==Fronts(f));
Fmax = max(PopObj(Front,:),[],1);
Fmin = min(PopObj(Front,:),[],1);
for i = 1 : M
[~,Rank] = sortrows(PopObj(Front,i));
CrowdDis(Front(Rank(1))) = inf;
CrowdDis(Front(Rank(end))) = inf;
for j = 2 : length(Front)-1
🔗 参考文献
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