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申请/专利权人：应急管理部四川消防研究所

摘要：本发明涉及无人机路径规划技术领域，公开了一种基于改进鲸鱼优化算法的无人机三维路径规划方法。首先通过设置无人机约束条件，并进行行建模，然后通过IWOA算法进行无人机路径规划，通过混沌映射和反向学习生成初始化种群，引入非线性收敛因子及自适应惯性权重平衡优化全局和局部搜索能力，融合动态变异扰动增强算法的搜索能力和收敛速度。本发明具有较强的收敛速度和全局最优的能力，能够在复杂场景中规划无人机安全高效的航线，提升无人机三维路径规划能力。

主权项：1.一种基于改进鲸鱼优化算法的无人机三维路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设置无人机约束条件：假定无人机保持预先给定的飞行速度，通过将两飞行节点之间的欧几里得距离作为每个段飞行的长度，进行飞行距离约束；通过设定惩罚超出飞行高度范围的值，进行飞行高度约束；通过设定飞行路线进入障碍物周围危险区域或碰撞区域的范围，进行避障约束；通过约束水平转向角和垂直俯仰角进行平滑约束；步骤2：采用球形坐标系描述无人机的飞行轨迹，通过使用无人机当前的径向距离、水平转向角和垂直俯仰角表示在当前时刻的位置，根据飞行环境对无人机飞行轨迹进行环境建模；步骤3：根据设置的无人机约束条件和环境建模，通过IWOA算法进行无人机路径规划：步骤3.1：设置IWOA的初始参数，包括种群大小、最大迭代次数和搜索空间范围；步骤3.2：利用Tent混沌映射和反向学习策略初始化种群；步骤3.3：计算种群中个体适应度值，选取适应度值大于设定阈值的个体进入下一代种群继续迭代；步骤3.4：判断是否达到最大迭代次数，如果达到，则输出最优解；如果未达到，生成一个[-1,1]之间的随机数p，并更新惯性权重ω；步骤3.5：定义搜索觅食的数学模型，及其中的系数向量和引入非线性收敛因子，更新控制参数a，根据更新后的控制参数计算搜索觅食的数学模型中系数向量和步骤3.6：当随机数p0.5时，若|A|1，则根据收缩包围的数学模型进行收缩包围更新；若|A|1，则根据搜索觅食的数学模型进行搜索觅食更新；当随机数p0.5时，根据螺旋更新位置的数学模型进行螺旋机制更新；步骤3.7：对更新位置进行动态变异扰动更新，并进入下一次迭代。

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权利要求：

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