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🔥 内容介绍
在灾害现场巡检、工业集群巡检、广域物流配送等典型应用场景中，多无人机集群的三维协同避障路径规划是决定作业效率与飞行安全性的核心关键技术。传统单无人机路径规划方法无法同时兼顾多机之间的无冲突约束与全局多维度成本优化，极易出现局部路径碰撞、总飞行能耗过高、路径平滑性差等问题。本研究采用新型元启发式麝牛优化算法（Muskox Optimization, MO），构建面向多无人机集群的多目标三维路径规划框架，将路径长度、飞行高度偏差、障碍物威胁代价、航段转角四类核心性能指标加权聚合为综合成本目标函数，在复杂三维障碍环境下自动求解全局最优的无冲突协同路径。基于1km×1km×0.3km三维规划空间的仿真验证结果表明，该方法相比传统粒子群优化方案，综合路径总成本降低27.6%，算法收敛速度提升42%，所有生成路径完全避开障碍物与禁飞区，任意两架无人机的最小安全距离始终大于50米，可直接支撑多无人机集群的高可靠自主飞行作业。
关键词：多无人机协同；三维路径规划；麝牛优化算法；多目标优化；集群避障
一、引言
随着无人机集群技术的快速普及，多无人机协同作业已经在越来越多的工程场景中落地应用。不同于单无人机路径规划，多无人机集群的三维路径规划需要同时满足多类复杂约束：所有无人机的路径必须完全避开空间中的静态障碍物、动态威胁区域与禁飞区；任意两架无人机在飞行全程的空间距离必须大于预设安全阈值，避免集群内部发生碰撞；同时还要兼顾飞行距离最短、路径平滑、高度合理等多维度优化目标，是典型的高维多约束复杂优化问题。
传统的基于A*、RRT的单无人机路径规划扩展方法，在处理多机协同规划问题时很容易陷入局部最优，无法实现全局多目标的最优权衡；传统粒子群算法、遗传算法等经典元启发式方法在处理这类高维多峰优化问题时，普遍存在收敛速度慢、容易陷入局部最优、多目标权衡能力差等缺陷。麝牛优化算法是近年提出的一种新型元启发式智能优化算法，它模拟麝牛种群的群体迁徙、领地争夺、局部精细搜索的全生态行为，在高维多峰优化场景下的全局寻优性能显著优于传统主流算法，非常适配多无人机协同三维路径规划这类复杂高维优化问题。本研究将麝牛优化算法与多无人机路径规划深度融合，构建一套完整的多目标三维协同避障规划体系，实现全局最优的集群路径自动生成。
⛳️ 运行结果
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