随着无人机技术的迅速发展，其在快递运输、农业监测、灾害评估等领域的应用日益广泛。然而，无人机的路径规划问题因地形复杂性和障碍物的多样性而变得尤为重要。本文提出了一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）的三维路径规划方法，旨在为无人机提供一条避障安全、飞行平滑且路径最短的优化航线。蜣螂优化算法通过模拟蜣螂在自然界中寻找和滚动粪球的行为，结合全局搜索和局部优化能力，实现对路径的迭代优化。
项目信息
编号：MOG-104
大小：3M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b、2024a
项目介绍
随着无人机技术的迅速发展，其在快递运输、农业监测、灾害评估等领域的应用日益广泛。然而，无人机的路径规划问题因地形复杂性和障碍物的多样性而变得尤为重要。本文提出了一种基于蜣螂优化算法（Dung Beetle Optimizer, DBO）的三维路径规划方法，旨在为无人机提供一条避障安全、飞行平滑且路径最短的优化航线。蜣螂优化算法通过模拟蜣螂在自然界中寻找和滚动粪球的行为，结合全局搜索和局部优化能力，实现对路径的迭代优化。
在路径规划过程中，本文综合考虑了路径长度、飞行高度平滑性以及避障约束，并以地形数据为输入，通过三维建模和数学优化设计了目标函数。实验结果表明，提出的方法能够在复杂地形和多障碍环境中快速收敛并生成高效的飞行路径。本文最后通过可视化的三维地形图、二维投影图和收敛曲线等结果，验证了所提算法在无人机三维路径规划中的有效性和适用性。
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运行效果
运行 runDBO.m
Figure 1: 三维地形图
图形内容：
（1）显示了地形的三维视图。
（2）红色曲线为优化后的无人机飞行路径，起点为红色圆点，终点为红色三角形。
（3）粉色的圆柱体代表障碍物，路径成功避开了障碍物，保持了与地形的适当距离。
分析：
（1）从图中可以看出，路径经过了复杂地形并避开了所有障碍物，同时在飞行高度上保持了适当的平滑性，满足了飞行安全和效率的要求。
（2）该图可以有效展示无人机在三维地形中的优化路径，并验证算法的避障能力。
Figure 2: 二维地形图
图形内容：
（1）地形的二维投影图。
（2）红色曲线表示无人机的飞行路径。
（3）粉色圆圈表示障碍物的二维投影范围。
（4）起点为蓝色圆点，终点为绿色三角形。
分析：
（1）图中的红色曲线清晰地避开了所有障碍物的投影区域，表明路径优化考虑了避障约束。
（2）二维视图方便直观地观察路径与障碍物之间的相对位置，以及路径的总体趋势。
Figure 3: 等高线图
图形内容：
（1）显示了地形的等高线分布。
（2）红色曲线为无人机飞行路径，蓝色圆点为起点，绿色三角形为终点。
（3）粉色圆圈为障碍物的等高线范围。
分析：
（1）从图中可以看出，飞行路径尽量选择了等高线变化较为平缓的区域，减少了路径的爬升和下降幅度，保证了飞行的平稳性。
（2）避开障碍物的策略在等高线图中同样清晰可见。
（3）等高线图直观地显示了路径与地形的交互情况，是路径优化的重要参考。
Figure 4: 收敛曲线
图形内容：
（1）显示了目标函数值随迭代次数的变化曲线。
（2）Y轴为目标函数值，X轴为迭代次数。
分析：
（1）曲线快速下降，表明算法在初始阶段快速找到较优解。
（2）在迭代到第50次左右后，目标函数值逐渐收敛，说明算法在此时已接近全局最优解。
（3）目标函数值最终稳定在约70-80之间，表明路径优化达到了一个平衡点。
总体结论
路径优化效果：
（1）蜣螂优化算法（DBO）在三维路径规划中表现良好，能够生成安全、平滑且高效的飞行路径。
（2）通过避开障碍物并适应地形起伏，算法保证了路径的可行性和稳定性。
算法性能：
（1）收敛曲线表明算法能够快速找到近似最优解，并在迭代后期稳定收敛。
（2）目标函数值的降低验证了路径长度、飞行高度平滑性和避障约束的综合优化能力。
图像可视化效果：
（1）图1和图3展示了路径在三维地形中的表现，提供了立体感。
（2）图2展示了路径的二维平面投影，便于分析路径与障碍物的关系。
（3）图4展示了算法的优化过程，验证了算法的有效性和稳定性。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
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