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🔥内容介绍

针对无人机在复杂三维空间执行任务时面临的路径规划精度低、雷达威胁规避不足、路径能耗高等问题，提出一种融合雷达威胁模型的改进 A算法三维路径规划方案。该方案采用三维栅格法构建包含地形、障碍物与雷达威胁的综合环境模型，通过雷达威胁代价量化模型实现威胁区域的精准描述，基于改进启发函数的 A算法搜索无碰撞、低威胁的初始路径，再经三次样条插值与能耗优化实现路径平滑。仿真实验表明，该算法规划的路径在满足无人机运动约束（最大爬升角、最小转弯半径）的前提下，雷达威胁代价降低 42.6%，路径长度较传统 3D-A * 算法缩短 7.8%，能耗降低 15.3%，且规划时间控制在 0.5s 以内，能高效实现复杂三维环境下的雷达威胁规避与最优路径规划，为无人机实战化任务执行提供可靠技术支撑。

一、引言

（一）研究背景

随着无人机技术在侦察监视、精准打击、应急救援等领域的广泛应用，三维路径规划作为无人机自主导航的核心技术，直接决定了任务成功率与无人机生存能力。与二维路径规划不同，无人机三维路径规划需同时考虑水平空间（x-y 平面）的障碍物规避与垂直方向（z 轴）的高度约束，且在军事场景中需重点规避雷达探测威胁 —— 雷达作为典型的有源威胁，其探测范围与威胁强度随距离、高度呈非线性变化，若路径闯入高威胁区域，将导致无人机暴露概率大幅提升。

当前无人机三维路径规划面临诸多挑战：传统 A * 算法在三维空间中易出现路径冗余、搜索效率低的问题；雷达威胁模型多采用简单几何建模，难以精准反映实际威胁分布；路径规划未充分融合无人机运动学约束（如最大爬升 / 俯冲角、最小转弯半径），导致规划路径不可行；路径平滑性不足，增加无人机能耗与操控难度。例如，在山地侦察任务中，无人机需在复杂地形、建筑物障碍与多雷达威胁交织的三维空间中规划路径，传统算法易生成穿越高威胁区域或超出运动约束的路径，严重影响任务安全性。

（二）研究意义

1. 理论意义：构建 “三维环境建模 - 雷达威胁量化 - A * 算法改进 - 路径优化” 的完整技术框架，提出雷达威胁与路径代价的协同优化策略，丰富无人机三维路径规划的理论体系，为含威胁场景的路径规划提供新方法。

1. 实践意义：提升无人机在复杂三维空间与雷达威胁环境下的路径规划精度与安全性，降低被探测与击落风险，满足军事与民用场景中无人机的自主导航需求，推动无人机技术向复杂场景规模化应用。

（三）研究现状述评

现有无人机三维路径规划算法可分为三类：一是传统搜索算法（A*、D* Lite、RRT），其中 A算法因启发式搜索效率高、路径优化性好成为主流，但传统 3D-A算法的启发函数未充分考虑三维空间特性与威胁因素，搜索精度与效率不足；二是智能优化算法（粒子群优化、遗传算法、灰狼优化），能实现全局最优路径搜索，但计算复杂度高，实时性难以保障；三是混合算法（A*-PSO、RRT - 模糊逻辑），虽兼顾了搜索效率与优化性，但在威胁量化与运动约束适配方面仍存在局限。

在雷达威胁规避方面，现有研究多采用圆形或扇形威胁区域建模，忽略了雷达探测范围随高度、距离的非线性变化规律，威胁量化精度不足；部分算法将威胁代价简单叠加至路径长度，未实现威胁与路径能耗、平滑性的协同优化。因此，亟需构建一种融合精准雷达威胁模型、适配无人机运动约束的改进 A * 算法三维路径规划方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

allchild = [];

[n,~] = size(allDirec);

for i = 1:n

direc = allDirec(i,:);

child = fNode + direc * step;

if ~isnoWall2(child, circleMt, cylinderMt)

continue;

end

allchild = [allchild; child];

end

children = allchild;

end

🔗 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

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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

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零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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