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💥1 概述
基于红嘴蓝鹊优化器（RBMO）的无人机集群路径规划研究
摘要
无人机集群路径规划是军事侦察、灾害救援、物流配送等领域的核心技术挑战。传统算法在复杂环境中存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。本文提出基于红嘴蓝鹊优化器（Red-billed Blue Magpie Optimizer, RBMO）的无人机集群路径规划方法，通过模拟红嘴蓝鹊的群体协作行为，结合多策略搜索机制与自适应参数调整，实现三维空间中多无人机的协同避障与全局路径优化。实验表明，RBMO算法在路径长度、收敛速度和鲁棒性方面显著优于粒子群优化（PSO）和灰狼优化（GWO）等经典算法，尤其在动态障碍物场景中表现出更强的适应性。
1. 引言
无人机集群技术通过多机协同实现任务分解与效率提升，其核心问题在于如何高效规划多条无冲突路径。传统A*、Dijkstra算法在复杂三维环境中计算复杂度呈指数级增长，而元启发式算法如PSO、GWO虽能处理非线性优化问题，但存在早熟收敛和局部搜索能力不足的缺陷。RBMO作为一种新型仿生优化算法，通过模拟红嘴蓝鹊的群体捕食行为，构建了包含小组搜索、集群攻击和食物储存的多阶段优化框架，为无人机集群路径规划提供了新思路。
2. RBMO算法原理
2.1 生物行为建模
RBMO算法抽象了红嘴蓝鹊的四种核心行为：
- 小组搜索：2-5只个体组成协作小组，通过计算小组平均位置与随机个体的差异生成新解，增强局部探索能力。
- 集群搜索：10只以上个体组成大群体，利用全局平均位置信息平衡探索与开发。
- 小组攻击：向当前最优解方向移动，结合小组平均位置与个体差异，通过自适应系数调整步长，初期侧重探索，后期侧重开发。
- 食物储存：保留历史最优解，避免丢失全局最优信息，提升算法稳定性。
2.2 数学模型
- 初始化种群：在解空间内随机生成N个个体，每个个体代表一条潜在路径，位置向量包含路径点坐标。
- 适应度函数：综合考虑路径长度、能耗、避障安全性和平滑度，定义为：
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- 位置更新公式：
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3. 无人机集群路径规划方法
3.1 问题建模
将无人机集群路径规划转化为多目标优化问题：
- 目标函数：最小化集群总路径长度，同时满足动力学约束（速度、加速度限制）和避障约束。
- 约束条件：
- 路径点间距不超过最大步长dmax。
- 相邻路径点方向变化不超过最大转角θmax。
- 路径与障碍物的最小安全距离dsafe。
3.2 RBMO算法适配
- 种群编码：每个个体包含所有无人机的路径点坐标，例如5架无人机的路径可表示为x=[x1,y1,z1,...,x5,y5,z5]。
- 并行搜索机制：通过小组搜索实现局部路径优化，集群攻击实现全局路径协调，避免多机路径交叉。
- 动态障碍物处理：引入障碍物密度场模型，将障碍物信息融入适应度函数，实时调整路径生成方向。
4. 实验验证
4.1 实验设置
- 环境模型：构建50m×50m×10m的三维空间，随机分布10个圆柱形障碍物。
- 参数配置：种群规模N=50，最大迭代次数T=200，小组规模ngroup=3，集群规模nswarm=15。
- 对比算法：PSO、GWO、RBMO。
4.2 结果分析
- 路径长度：RBMO算法生成的集群总路径长度为124.3m，较PSO（138.7m）和GWO（132.1m）分别缩短10.4%和5.9%。
- 收敛速度：RBMO在50次迭代内达到最优解，而PSO和GWO分别需要80次和70次迭代。
- 避障成功率：在动态障碍物场景中，RBMO的避障成功率为98.2%，显著高于PSO（85.6%）和GWO（91.3%）。
5. 应用案例
5.1 灾害救援场景
在地震灾区，5架无人机需从基地出发，分别向5个救援点运送物资。通过RBMO算法规划的路径成功避开倒塌建筑和余震区域，任务完成时间较人工规划缩短37%。
5.2 军事侦察任务
8架无人机需协同完成对敌方阵地的侦察，要求避免雷达探测并保持编队队形。RBMO算法生成的路径使无人机群在最低可探测高度飞行，同时保持队形误差小于0.5m。
6. 结论与展望
本文提出的RBMO算法通过模拟红嘴蓝鹊的群体行为，实现了无人机集群路径规划的高效性与鲁棒性。未来研究方向包括：
- 多目标优化：将能耗、时间、安全性等指标纳入统一优化框架。
- 实时动态规划：结合在线传感器数据，实现路径的动态重规划。
- 硬件在环验证：在真实无人机平台上测试算法的实际性能。
RBMO算法为无人机集群自主导航提供了新工具，其仿生设计思想为复杂系统优化问题提供了可借鉴的范式。
📚2 运行结果
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🎉3 参考文献
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