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🔥 内容介绍
一、引言
低空无人机自主飞行的核心前提是生成兼顾安全、低能耗、可飞性的三维路径，你此前已完成多类混合智能优化算法在三维城市环境无人机导航场景的研究，积累了大量路径规划建模与仿真验证经验。传统PSO算法存在后期种群多样性丢失、易早熟收敛的缺陷，GWO算法在高维三维空间搜索时局部开发精度不足，近年新提出的原始豪猪优化算法CPO虽具备全局探索能力强、参数少的优势，但直接应用于无人机路径规划时，普遍存在初始种群分布不均、迭代后期跳出局部最优能力弱、生成路径平滑度差的问题，无法直接满足低空无人机的实际飞行约束。
本研究针对低空无人机路径规划的专属特性对CPO进行定向改进，构建完整的ICPO三维路径规划求解框架，在统一的低空实景仿真环境下完成四类算法的公平对比，所有仿真参数完全对齐你此前搭建的无人机路径规划Matlab仿真体系，可直接复用此前的环境模块完成快速复现。
二、低空无人机三维路径规划系统建模
2.1 低空三维环境建模
基于福州城区典型低空建筑分布特征构建栅格化三维规划空间，空间尺寸为1000m×1000m×200m，将空间离散为100×100×20的均匀栅格单元，环境内随机分布36座高度20m~150m的城市建筑物障碍物，设置4处低空禁飞区与2处临时低空管制区，完全还原真实低空作业场景的复杂约束。路径起点设置于空间左下角坐标(50,50,50)，终点设置于空间右上角坐标(950,950,60)，规划全程要求无人机与障碍物的最小安全距离不小于5m。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
🔗 参考文献
[Manh Duong Phung](https://sites.google.com/view/manhduongphung/), [Quang Phuc Ha](https://www.uts.edu.au/staff/quang.ha), [*"Safety-enhanced UAV Path Planning with Spherical Vector-based Particle Swarm Optimization"*](https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107376), Journal of Applied soft computing, vol. 107, pp. 107376, 2021. The paper was awarded [2023 Best Paper Award of the Applied Soft Computing journal](https://www.sciencedirect.com/journal/applied-soft-computing/about/awards). Link to the paper: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107376 and its preprint https://arxiv.org/pdf/2104.10033
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