【无人机编队】基于粒子群优化 (PSO) 的多无人机 (UAV) 群体协同轨迹规划附matlab代码

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🔥内容介绍

随着无人机技术在航拍测绘、应急救援、物流配送、军事侦察等领域的深度渗透，单无人机作业已难以满足复杂场景的效率需求，多无人机编队协同作业成为主流发展趋势。然而，编队飞行中的轨迹规划面临多重技术瓶颈：一方面，需确保每架无人机的轨迹满足物理约束（如最大速度、转向角、爬升率限制），规避静态障碍（地形、建筑物）与动态威胁（突发障碍物、其他飞行器）；另一方面，要实现多机间的防撞协同（避免编队内碰撞）、任务同步（如保持队形、协同作业时序）和全局优化（最短路径、最低能耗、最长续航）。传统规划算法（如 A*、Dijkstra）在处理多目标优化与多机协同问题时，易出现收敛速度慢、局部最优解、实时性不足等问题，亟需更高效的智能优化方案。

二、粒子群优化（PSO）算法：从生物集群到智能规划

2.1 PSO 的灵感与核心思想

粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）由 Eberhart 和 Kennedy 于 1995 年提出，其灵感源自鸟类迁徙、鱼群洄游等生物集群行为—— 群体中的每个个体（粒子）通过感知自身经验与群体最优经验，调整运动方向与速度，最终实现群体向目标区域聚集。在多无人机轨迹规划中，PSO 将每架无人机的轨迹视为一个 “粒子”，轨迹上的关键路径点（如经纬度、高度、时间戳）构成粒子的 “位置向量”；而轨迹的优化目标（如路径长度、能耗、避障成功率）则对应粒子的 “适应度值”。通过模拟粒子群的协作与竞争，PSO 能快速搜索到满足多约束条件的全局最优轨迹集合。

一、代码整体功能概述

这段脚本的核心逻辑：

1. 初始化环境、加载依赖模块（PSO 算法 / 无人机模型 / 群体模型）

2. 设置核心超参数（粒子数、迭代次数、无人机数量）

3. 生成无人机群的起始坐标点和目标坐标点（花式轨迹：calesita 旋转木马式）

4. 实例化无人机群体、初始化 PSO 优化器（绑定代价函数）

5. 迭代执行 PSO 算法，搜索无人机群的最优协同轨迹

6. 实时绘图可视化轨迹更新，并可选保存为 GIF 动态图记录整个优化过程

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% plot starting positions and goal

for k = 1:N_Agents

hold on

h = [h PlotCircle(Path.Start.pos(:,k), Path.Goal.Radius(k)/8, 3, 'Green')];

h = [h PlotPoint(Path.Start.pos(:,k), '*g')];

h = [h PlotCircle(Path.Goal.pos(:,k), Path.Goal.Radius(k), 3, 'Red')];

h = [h PlotPoint(Path.Goal.pos(:,k), '*r')];

end

axis equal

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型