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🔥 内容介绍
一、背景
（一）多无人机应用场景对路径规划的需求
多无人机系统在众多领域有着广泛应用，如物流配送、环境监测、军事侦察等。在物流配送中，多架无人机需协同将货物高效送达不同地点；环境监测时，无人机要覆盖特定区域并实时采集数据。这些应用场景都要求无人机能在复杂环境中快速规划出无碰撞且高效的飞行路径，以适应动态变化的障碍物，实现任务目标。
（二）复杂环境下路径规划面临的挑战
- 环境复杂性：现实环境中的障碍物分布复杂，既有建筑物、山脉等静态障碍物，也有移动的车辆、行人等动态障碍物。对这些障碍物进行准确建模并实时跟踪其状态，是路径规划面临的首要难题。
- 高维搜索空间：多无人机在三维空间中飞行，每架无人机的路径规划都涉及多个维度的变量，如位置、速度、方向等。随着无人机数量增加，搜索空间维度急剧上升，使得传统路径规划算法的计算量呈指数级增长，难以满足实时性要求。
- 多无人机协同避障：多架无人机在飞行过程中不仅要避开环境中的障碍物，还需避免相互碰撞，这就要求各无人机的路径规划具有协同性和协调性，增加了路径规划的难度。
（三）遗传算法用于路径规划的优势
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法，适用于求解复杂的优化问题。在多无人机动态避障路径规划中，遗传算法具有以下优势：
- 全局搜索能力：通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异操作，遗传算法能够在复杂的高维搜索空间中进行全局搜索，有较大概率找到全局最优或近似全局最优的路径规划方案。
- 对复杂约束的适应性：可以方便地将各种约束条件（如避障约束、多无人机协同约束等）融入到适应度函数中，通过遗传操作不断优化，使生成的路径满足实际需求。
- 并行性：遗传算法本质上具有并行性，可以同时处理多个路径规划方案（即种群中的多个个体），提高搜索效率，适合解决多无人机路径规划这类复杂问题。
二、原理
（一）遗传算法基础
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function ret=Cross(pcross,lenchrom,chrom,sizepop,bound)
%本函数完成交叉操作
% pcorss input : 交叉概率
% lenchrom input : 染色体的长度
% chrom input : 染色体群
% sizepop input : 种群规模
% ret output : 交叉后的染色体
for i=1:sizepop %每一轮for循环中，可能会进行一次交叉操作，染色体是随机选择的，交叉位置也是随机选择的，%但该轮for循环中是否进行交叉操作则由交叉概率决定（continue控制）
% 随机选择两个染色体进行交叉
pick=rand(1,2);
while prod(pick)==0
pick=rand(1,2);
end
index=ceil(pick.*sizepop);
% 交叉概率决定是否进行交叉
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
if pick>pcross
continue;
end
flag=0;
while flag==0
% 随机选择交叉位
pick=rand;
while pick==0
pick=rand;
end
pos=ceil(pick.*sum(lenchrom)); %随机选择进行交叉的位置，即选择第几个变量进行交叉，注意：两个染色体交叉的位置相同
pick=rand; %交叉开始
v1=chrom(index(1),pos);
v2=chrom(index(2),pos);
chrom(index(1),pos)=pick*v2+(1-pick)*v1;
chrom(index(2),pos)=pick*v1+(1-pick)*v2; %交叉结束
flag1=test(lenchrom,bound,chrom(index(1),:)); %检验染色体1的可行性
flag2=test(lenchrom,bound,chrom(index(2),:)); %检验染色体2的可行性
if flag1*flag2==0
flag=0;
else flag=1;
end %如果两个染色体不是都可行，则重新交叉
end
end
ret=chrom;
🔗 参考文献
