综述了 2025 年五种智能算法在无人机三维路径规划中的应用。涵盖人工蜂鸟算法（AHA）、多目标海星优化算法（MOSFOA）、雪雁算法（SGA）、人工旅鼠算法（ALA）及改进粒子群优化算法（PSO）。分析了各算法原理、目标函数设计及实验效果，对比了不同场景下的选型建议。文章提供 Matlab 代码实现思路，旨在为复杂环境下的无人机巡检提供理论支撑与技术参考。
随着无人机技术在电力巡检、石油管道监测、交通基础设施检测等领域的广泛应用，三维路径规划成为提升巡检效率与安全性的核心挑战。2025 年，基于生物启发式算法的优化方法在解决高维、动态、多约束的三维路径规划问题中展现出显著优势。本文系统梳理了五种最新智能算法（人工蜂鸟算法、多目标海星优化算法、雪雁算法、人工旅鼠算法、粒子群优化算法）在无人机三维路径规划中的创新应用，分析其算法原理、目标函数设计、约束处理机制及实验效果，为复杂环境下的无人机巡检提供理论支撑与技术参考。
无人机巡检；三维路径规划；智能优化算法；生物启发式算法；多目标优化
无人机巡检凭借其高效、灵活、低风险等优势，已成为电力、石油、交通等行业基础设施维护的重要手段。据统计，2025 年我国无人机巡检市场规模预计突破 200 亿元，年复合增长率超 30%。然而，复杂环境下的三维路径规划仍面临多重挑战：
传统算法（如 A*、Dijkstra）在处理高维非凸空间时易陷入局部最优，而基于群体智能的优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法）虽能提升全局搜索能力，但在动态场景中仍存在收敛速度慢、协同机制不足等问题。2025 年，基于生物行为模拟的新型智能算法（如人工蜂鸟算法、海星优化算法）通过引入自适应搜索、多目标协同等机制，为三维路径规划提供了更高效的解决方案。
算法原理： 人工蜂鸟算法（Artificial Hummingbird Algorithm, AHA）模拟蜂鸟的导引觅食、领域觅食及迁移行为，通过全局搜索与局部精细搜索的平衡实现高效优化。其核心步骤包括：
目标函数设计： 综合考虑路径长度、飞行高度、威胁程度、转角变化及成本，采用加权求和法构建目标函数：
其中，权重 wi 根据任务需求动态调整（如电力巡检中威胁权重较高，物流配送中成本权重优先）。
实验效果： 在山区电力线路巡检场景中，AHA 算法较传统 A*算法路径长度缩短 18.7%，避障成功率提升 22%，且在复杂地形下收敛速度更快。
算法原理： 海星优化算法（Starfish Optimization Algorithm, SFOA）模拟海星的探索、捕食及再生行为，通过五维/一维混合搜索机制、并行双向捕食策略及再生机制实现全局收敛。多目标扩展版本（MOSFOA）引入 Pareto 支配关系，同时优化路径长度、能耗、安全性等冲突目标。
协同机制设计： 针对多无人机协同任务，MOSFOA 采用'领导者 - 跟随者'策略：
实验效果： 在 3 架无人机协同巡检石油管道场景中，MOSFOA 较 PSO 算法路径总长度缩短 15.7%，动态障碍物避障成功率达 100%，且集群协同效率提升 30%。
算法原理： 雪雁算法（Snow Geese Algorithm, SGA）模拟雪雁迁徙中的'领航 - 跟随'协作行为，通过群体信息共享与环境适应机制实现高效搜索。其核心步骤包括：
目标函数设计： 针对集群任务，总成本为各无人机成本之和，单架无人机成本包括：
其中，威胁与转角成本权重较高以保障安全性与稳定性。
实验效果： 在 6 架无人机协同巡检交通桥梁场景中，SGA 算法较遗传算法路径总成本降低 24.3%，且在动态障碍物（如车辆）干扰下仍能保持零碰撞。
算法原理： 人工旅鼠算法（Artificial Lemming Algorithm, ALA）模拟旅鼠迁徙中的觅食、避险及迁徙行为，通过定义位置、速度等状态变量及行为规则实现解空间搜索。其核心创新在于：
目标函数设计： 在传统四目标（路径长度、高度、威胁、转角）基础上，引入'动态适应性'指标，惩罚因环境变化导致的路径频繁调整：
实验效果： 在森林火灾监测场景中，ALA 算法较 RRT 算法路径动态调整次数减少 41%，且能快速响应火势蔓延方向，监测覆盖率提升 28%。
算法原理： 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）通过模拟鸟群觅食行为，通过个体最优（pBest）与全局最优（gBest）引导粒子更新位置。2025 年改进方向包括：
实验效果： 在城市建筑巡检场景中，改进 PSO 算法较标准 PSO 路径长度缩短 12.4%，且在高层建筑密集区避障成功率提升至 98.7%。
| 算法名称 | 优势场景 | 核心创新点 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| AHA | 复杂地形单无人机巡检 | 自适应搜索与路径平滑机制 | 集群协同能力较弱 |
| MOSFOA | 多无人机协同任务 | 多目标 Pareto 优化与虚拟力协同 | 参数调优复杂度高 |
| SGA | 动态障碍物环境 | 领航 - 跟随协作与环境适应机制 | 对初始种群敏感性较高 |
| ALA | 突发灾害应急监测 | 动态威胁感知与自适应爬升角控制 | 计算复杂度随无人机数量指数增长 |
| PSO | 城市建筑密集区巡检 | 惯性权重动态调整与约束处理强化 | 易陷入局部最优 |
选型建议：
2025 年，基于生物启发式的智能算法在无人机三维路径规划中展现出强大潜力，通过模拟自然行为机制（如觅食、迁徙、协作）实现了高效、安全、自适应的路径生成。未来研究可进一步探索以下方向：
随着 5G 通信、边缘计算等技术的普及，无人机巡检将向全自主、智能化方向迈进，智能算法的持续创新将为这一进程提供核心驱动力。
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