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🔥 内容介绍
一、技术背景与核心目标
无人机三维路径规划是无人机自主导航、任务执行的核心技术，其核心需求是在复杂环境中为无人机规划一条满足 “无碰撞、低能耗、短路径” 的最优飞行轨迹。复杂山地模型作为典型恶劣场景，具备地形起伏剧烈（海拔差大、坡度陡峭）、障碍物密集（山体、树木、输电线路）、环境不确定性强（风速、能见度变化）等特征，传统路径规划算法面临 “避障精度不足、路径平滑性差、能耗优化欠缺” 等挑战。
现有单一算法存在明显局限：蚁群算法（ACO）具备强全局搜索能力与分布式协作特性，但收敛速度慢、易陷入局部最优；蜣螂算法（DBO）模拟蜣螂滚球、挖掘、繁殖行为，全局探索与局部开发平衡较好，但复杂地形下避障鲁棒性不足；人工蜂鸟算法（AHA）模拟蜂鸟悬停、俯冲、迁徙行为，收敛速度快、局部搜索精度高，但全局寻优范围有限。
本文提出ACO-DBO-AHA 融合算法用于复杂山地模型下的无人机三维路径规划，核心目标是：通过三算法优势互补，结合复杂山地地形建模与障碍物检测，实现 “最短飞行距离、最低能耗、最高避障成功率” 的多目标优化，确保无人机在复杂山地环境中安全、高效、稳定飞行，为地质勘探、森林防火、山地救援等任务提供技术支撑。
算法 | 核心原理 | 原始缺陷 | 针对性改进 |
ACO（蚁群算法） | 模拟蚂蚁觅食路径选择行为，通过信息素浓度引导路径搜索，信息素更新公式： | 初期信息素匮乏导致收敛慢，后期信息素集中易陷入局部最优 | |
DBO（蜣螂算法） | 模拟蜣螂滚球（全局探索）、挖掘（局部开发）、繁殖（种群更新）行为，通过滚动方向与距离更新个体位置 | 复杂山地中避障响应滞后，局部开发精度不足 | 1. 滚球阶段引入障碍物斥力因子，避免个体向障碍物区域移动；2. 挖掘阶段结合地形梯度信息，优先向低海拔、平坦区域搜索 |
AHA（人工蜂鸟算法） | 模拟蜂鸟悬停（局部搜索）、俯冲（快速寻优）、迁徙（全局探索）行为，通过能量感知选择搜索策略 | 全局探索范围有限，易错过最优路径区域 | 1. 迁徙阶段引入混沌映射（Logistic 映射），增强种群多样性；2. 悬停阶段增加路径平滑性检测，优化局部路径节点 |
⛳️ 运行结果
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