无人机集群协同三维路径规划，采用梦境优化算法（DOA）实现，Matlab代码

本期分享的主题是DOA梦境优化算法实现无人机集群协同三维路径规划，采用Matlab代码。采用DOA算法同时规划这六个无人机的路径。无人机集群的目标函数即为总成本，总成本为6个无人机成本之和，每个无人机的总成本由路径成本、威胁成本、高度成本和转角成本四个部分构成。
梦境优化算法(Dream Optimization Algorithm, DOA)是一种新型的元启发式算法（智能优化算法），灵感来源于人类梦境的启发。梦境优化算法结合了一个基本的记忆策略，一个遗忘和补充策略，以平衡探索和利用！目前该算法尚未在无人机协同集群路径规划领域应用（可通过知网等平台检索验证），本期使用Matlab代码实现梦境优化算法（DOA）的无人机集群协同路径规划，代码创新度极高，先用先发，推荐需求者尽快入手。

研究内容

该代码研究多无人机三维路径规划问题，核心目标是为无人机群在复杂威胁环境中规划最优飞行路径，最小化总成本（路径长度、威胁风险、高度偏离和平滑性）。属于智能优化算法在无人系统中的应用领域。

技术路线

1. 环境建模

   • 地形生成：使用peaks()函数创建三维山地地形
   • 威胁建模：10个圆柱形威胁区域（位置+半径）
   • 边界设定：地图尺寸、飞行高度范围（zmin=100, zmax=200）

2. 路径表示

   • 球坐标系编码：路径点用球坐标表示（需转换为笛卡尔坐标）
   • 节点结构：n=10个中间路径点 + 固定起止点

3. 成本函数设计（MyCost.m）

   cost = b1*J1 + b2*J2 + b3*J3 + b4*J4
   

   • J1：路径总长度（欧氏距离累加）
   • J2：威胁碰撞代价（点-线段距离检测）
   • J3：高度违规代价（超出安全高度惩罚）
   • J4：平滑性代价（转弯角>45°或爬升角突变惩罚）

4. 优化算法
   采用DOA算法：

   • 种群规模：pop=100
   • 最大迭代：maxgen=500
   • 搜索空间：Xmin/Xmax定义的解空间边界

研究方法

1. 威胁规避算法

   • 使用DistP2S.m计算点到线段的最短距离
   • 分层惩罚机制：

     if dist < threat_radius  % 碰撞threat_cost = 1000; 
     elseif dist < threat_radius + danger_dist % 危险区threat_cost = (安全距离) - dist; 
     end
     

2. 多目标处理

   • 加权求和法：将4个子目标线性组合为单目标
   • 权重配置：威胁和平滑性权重更高（b2=5, b4=5）

3. 可视化验证

   • 地形渲染：mesh()绘制三维地图
   • 威胁显示：drawsphere()绘制球形障碍物
   • 收敛曲线：绘制算法优化过程

运行环境

1. 软件环境

   • MATLAB（必需工具箱：Optimization, Statistics）
   • 依赖自定义工具箱：muavbox\（项目本地目录）

2. 硬件要求

   • 基础配置：4GB RAM + 双核CPU
   • 推荐配置：16GB RAM（用于大规模种群计算）

应用场景

1. 军事领域

   • 无人机编队突防任务（规避雷达威胁区）
   • 战场物资运输路径规划

2. 民用领域

   • 山区物流无人机配送
   • 电力巡检无人机航线规划
   • 灾害搜救任务路径设计

3. 典型环境特征

   • 复杂地形（山地高程变化）
   • 静态威胁（雷达站、禁飞区）
   • 飞行高度约束（100-200米）

创新点：将球形威胁建模与三维地形结合，通过球坐标编码降低优化维度，采用多因子加权成本函数实现安全性与效率的平衡。