1 概述
摘要
随着无人机应用场景的复杂化，城市场景下的三维路径规划需同时优化路径长度、飞行时间、威胁规避、能耗等多个相互冲突的目标。传统单目标优化算法难以平衡多目标需求，而基于导航变量的多目标粒子群优化算法（NMOPSO）通过引入导航变量引导粒子搜索方向，结合多目标优化框架，在保持种群多样性的同时提升收敛速度，为无人机三维路径规划提供了高效解决方案。本文系统阐述 NMOPSO 算法的原理、在三维路径规划中的建模与实现，并通过对比实验验证其性能优势。
2 研究背景与意义
2.1 城市场景下的无人机路径规划挑战
- 空间维度复杂性：城市中高楼林立，无人机需在三维空间中避开障碍物，规划合理的飞行高度和水平路径，增加了路径规划的复杂度。
- 环境因素干扰：城市电磁干扰严重，可能影响无人机的定位和通信；风力、风向等气象条件变化也会对飞行路径产生影响，要求算法具备适应性。
- 性能约束限制：无人机自身性能对路径规划构成约束，如最大飞行距离、最大飞行速度、转弯半径等。
- 多目标冲突：实际应用中需同时考虑路径最短、能耗最低、飞行时间最短、安全性最高等多个目标，这些目标相互制约，难以通过单一优化方法实现。
2.2 NMOPSO 算法的研究意义
- 解决多目标优化问题：NMOPSO 算法通过引入导航变量和多目标优化框架，能够同时处理多个冲突目标，生成帕累托最优解集，为决策者提供多样化的路径选择。
- 适应城市场景需求：导航变量能够反映城市环境的关键特征和无人机的导航需求，为粒子搜索提供针对性指导，提高算法在复杂城市场景中的搜索效率和优化性能。
- 提升无人机应用效能：通过规划出更优的三维路径，可减少无人机飞行时间和能量消耗，提高飞行安全性和稳定性，拓展无人机在城市物流、环境监测、应急救援等领域的应用范围。
3 NMOPSO 算法原理
3.1 传统粒子群优化算法（PSO）
PSO 算法源于对鸟群觅食行为的模拟，将优化问题的解看作空间中的'粒子'。每个粒子有自己的位置和速度，位置代表问题的一个潜在解，速度决定粒子在搜索空间中的移动方向和步长。粒子通过适应度函数评估位置优劣，并记住自身经历的最佳位置（pBest）和群体经历的最佳位置（gBest），根据以下公式更新速度和位置：
3.2 多目标粒子群优化算法（MOPSO）
传统 PSO 难以直接处理多目标优化问题，MOPSO 在 PSO 基础上引入 Pareto 支配关系等概念，不再追求单一全局最优解，而是寻找一组 Pareto 最优解。通过维护外部存档保存非支配解，粒子更新速度和位置时参考外部存档中的解作为全局最优解的指引，同时采用拥挤距离等指标保持解的多样性。
3.3 NMOPSO 算法的创新点
- 引入导航变量：将导航变量引入多目标粒子群优化算法中，导航变量能够反映城市环境的关键特征和无人机的导航需求，如路径段的长度、爬升角和转向角等，为粒子的搜索方向提供更有针对性的指导，提高算法在复杂城市场景中的搜索效率。
- 改进算法框架：在传统 MOPSO 算法基础上增加导航变量处理模块和多目标优化决策模块。导航变量处理模块负责对城市环境信息和无人机导航需求进行分析和处理，提取有效的导航变量；多目标优化决策模块根据多个目标函数的要求，对粒子的优化结果进行评估和选择，确保算法能够找到 Pareto 最优解集中的优质解。
4 无人机三维路径规划问题建模
4.1 运动学模型和约束
