基于PSO 算法的無人路徑優化概述

倫子軒，尹國茜，梁鐸

（65589 部隊，黑龍江 大慶 163000）

隨著科技的飛速發展，無人機以其靈活的機動性、低成本的運營和高效的數據采集能力在軍事、商業和科學研究等領域中嶄露頭角。隨著無人機應用場景的不斷擴展，對于路徑規劃的要求也日益提高。無人機需要在復雜的環境中執行任務，還需考慮動態的障礙物、能源消耗等因素，使得傳統的路徑規劃方法顯得力不從心。因此，提高無人機路徑規劃的精度和效率成為當務之急。在眾多路徑規劃算法中，粒子群優化（PSO）算法因其全局搜索能力和簡單實現而備受矚目。通過優化路徑選擇，使得無人機能夠更智能地應對復雜和動態的任務場景，提高任務執行的成功率。

1 引入PSO 算法

1.1 PSO 算法基本原理

粒子群優化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法源于對鳥群和魚群行為的模擬，通過模擬個體之間的合作和信息傳遞，尋找全局最優解。算法的基本原理是通過一群“粒子”在搜索空間中的迭代移動，每個粒子根據個體歷史最優和群體歷史最優來調整自己的位置和速度，最終達到全局最優解。PSO 算法廣泛應用于優化問題，包括路徑規劃等。其優勢在于簡單易實現、全局搜索能力強，適用于高維、復雜的搜索空間。

1.2 無人路徑優化模型設計

針對無人機路徑規劃問題，建立數學模型?？紤]無人機的起點、終點，以及可能的障礙物和動態環境變化。定義路徑長度、能源消耗等目標函數，將問題轉化為一個優化問題；設計適應度函數，作為PSO 算法的優化目標；調研PSO 算法的相關參數，包括粒子數、慣性權重、加速系數等。根據路徑規劃問題的特點，合理設置這些參數，以提高算法的收斂速度和全局搜索性能；利用PSO 算法對路徑進行搜索。將無人機的路徑抽象成粒子群的位置信息，通過粒子的迭代更新，逐步優化路徑。在每次迭代中，考慮路徑的可行性，避免撞障，并根據適應度函數評估路徑的優劣。

1.3 與其他路徑規劃方法的比較

目前，已有許多關于無人機路徑規劃的研究，其中傳統方法主要包括Dijkstra 算法、A*算法和RRT 等。Dijkstra 算法適用于簡單的靜態環境，而對于高維狀態和動態環境的計算復雜度較高；A*算法更適用于有權圖，在靜態環境下具有更高路徑優化性能，而在面對變化環境時需要不斷變化所需啟發式函數；RRT 算法則通過隨機采樣構建樹形結構，適用于高維、復雜環境下的路徑規劃，卻不一定能保證找到全局最優解。與傳統路徑規劃方法相比，PSO 算法全局搜索性能強，更適用于復雜環境，在給定條件下成為最優解。

2 PSO 算法與無人路徑優化的聯系

2.1 全局路徑搜索

PSO 算法的設計目標之一就是通過模擬群體行為來全局搜索潛在解空間中的最優解。在路徑規劃問題中，全局路徑搜索是尋找連接起始點和目標點的最優路徑，以滿足某種優化目標，如最短路徑或最小代價路徑。

（1）群體行為模擬。PSO 算法中的粒子被看作搜索空間中的潛在解，而這些粒子的運動受到群體的影響。每個粒子根據個體歷史最優位置和群體中的全局最優位置進行調整，在整個搜索空間中尋找最優解，而不容易陷入局部最優。在路徑規劃中，這相當于無人在搜索路徑時受到歷史最優路徑和全局最優路徑的引導，以更好地探索解空間。

（2）粒子位置和速度更新。對于PSO 算法，需要實時對粒子的位置以及速度進行調整，在此過程中利用了特定的更新規則，具體涉及慣性權重、個體以及社會認知項的影響。在路徑規劃中，粒子的速度即為無人機移動的速度大小以及方向，而粒子位置則對應著無人機的實際位置。

（3）全局最優位置。通過PSO 算法可以確定全局最優位置（群體內全部粒子的最優位置），具體需要對粒子適應度進行比較。根據適應度大小可以對路徑的質量進行評價，最高質量的路徑即為全局最優位置。

2.2 動態環境適應性

動態環境適應性指的是在外部環境改變時算法會采取動態調整的方式來提升自身的適應性。對于路徑規劃而言，障礙物位置等外部條件往往處于動態變化的狀態，這對于無人機的移動會產生顯著的影響，因此，應保持一定的動態環境適應性，方可保持正常的飛行狀態。

（1）迭代更新與實時路徑調整。無人機飛行過程中，障礙物位置等環境條件可能發生一定的變化。PSO 算法的優勢在于具備良好的動態適應性，在迭代過程中，可以結合目標的個體以及全局最優解來調整粒子移動的位置和速度。通過這種動態調整的方式可靈活應對外部條件的變化，提升了路徑規劃的可靠性。

（2）實時反饋。處于動態環境條件下，傳感器所采集到的數據將傳輸到無人機中，結合這些信息對自身狀態進行調整。采取這種實時反饋的方式，進一步提升了路徑規劃的適應性與靈活度，最大限度降低了外部環境變化所帶來的不利影響。特別是在一些突發事件發生時，由于PSO 算法具備了較高的實時性以及適應性，可以及時對路徑進行調整，確保能夠滿足任務執行的要求。

2.3 避障

在無人機路徑規劃中，避障是一個重要的問題，涉及規避路徑上的障礙物，以確保無人機在執行任務時不會與障礙物發生碰撞。通過函數設計，將障礙物、同組機等因素納入適應度函數。

（1）障礙物感知與動態障礙物。在避障問題中，障礙物的感知是關鍵。PSO 算法可以與傳感器數據結合，通過感知周圍環境的障礙物分布，調整路徑。這可以通過將障礙物的位置信息納入粒子的狀態表示中來實現。PSO 算法對動態障礙物的適應性較強。通過在適應度函數中引入實時信息，如動態障礙物的位置和速度，PSO算法可以幫助無人機實時調整路徑，規避移動中的障礙物。當路徑與障礙物相交時，適應度值增加，使得PSO算法趨向于選擇規避障礙物的路徑。

（2）避障協同與全局最優策略。在多無人機路徑規劃中同樣可以引入PSO 算法，以此達到協同避障的效果。在多無人機路徑規劃中應考慮彼此之間的干擾以及協同問題，需要對適應度函數進行合理的設計，使得所有無人機均能規避存在的障礙物。對于此類問題，不僅應在局部范圍內確定合適的路徑來規避存在的障礙物，而且應在全局范圍內確定最優的路徑。

2.4 多目標優化

多目標優化指的是有較多相互矛盾的目標存在于同一個優化問題中，而且調整某個目標往往會對其他目標產生不利的影響。PSO 算法基于模擬群體行為的方式搜索解空間，在多目標優化問題中體現出較大的應用潛力。

（1）目標權重調整。在多目標優化問題中，各個目標的相對重要性可能不同。PSO 算法可以通過調整目標權重，使得算法更加偏向于優化某些特定目標。這可以通過在適應度函數中引入權重系數來實現。

（2）多粒子協同與帕累托前沿。PSO 算法中的多粒子協同行為可以被設計用于處理多目標優化。每個粒子代表一個潛在解，它的運動和位置更新受到個體最優和全局最優的影響。這種協同行為有助于在解空間中尋找多個目標的平衡解，通常關注的是帕累托前沿上的解，即那些不能再改進一個目標而不影響其他目標的解。PSO 算法通過在解空間中搜索，并不斷優化粒子的位置，有望找到帕累托前沿上的解。

（3）收斂與多樣性平衡。PSO 算法在多目標優化問題中需要平衡多個目標之間的收斂性和多樣性。收斂性確保算法趨向于找到更好的解，而多樣性則有助于維持解空間的多樣性，以更全面地探索帕累托前沿。同時，PSO 算法可以維護一個解集，其中包含非劣解（不可被其他解支配的解）。這有助于跟蹤多目標優化問題中的潛在解集，以便更好地理解問題的多樣性。

3 適應度函數的設計：以軍事偵察用途為例

無人機偵察路徑優化是一個綜合考慮多種因素的復雜過程，涉及技術層面的挑戰，如隱蔽性、飛行安全、信息收集效率、能量消耗等。

3.1 適應度函數的要素

隨著技術的發展，無人機已成為現代戰爭中不可或缺的一部分，尤其在情報收集、監視和偵察（ISR）任務中扮演關鍵角色。軍事偵察無人機路徑的優化是一個多維度的問題，涉及一系列的戰術和技術考量。

首先，是隱蔽性，涉及使用隱形技術如雷達吸收材料規避敵方的雷達探測、采用低空飛行、利用天氣地形最小化無人機的視覺和聲音暴露。其次，飛行安全和可靠性也是至關重要的?？紤]到可能的敵方反無人機措施，如電子戰和反無人機導彈，需要無人機具備快速適應環境變化的能力，如突發的電子干擾或是敵方火力的迅速增強。

信息收集效率是無人機執行偵察任務的核心。路徑規劃需要優化以最大化目標區域的覆蓋，同時，確保圖像或信號的質量。這需要綜合考慮目標區域的地理特征、敵方活動模式，以及所需收集信息的類型。在某些情況下，無人機可能需要進行多次飛越以獲取足夠的數據或調整飛行高度以獲得更清晰的圖像。

能量和續航能力是軍事任務的遠距離和長時間要求的關鍵因素。無人機的路徑需要優化以確保最大限度的能源效率和續航時間。這涉及最短航線的選擇、高效的電力管理系統、對太陽能等可再生能源的利用。

無人機處于復雜的戰場環境下，將遭受多方面的威脅和挑戰，因此應集成靈活的飛行控制系統，提升自身的感知能力和適應能力；另外，無人機控制系統需要滿足自主控制的要求，即能夠根據外部條件變化實現自主決策，便于對飛行狀態進行靈活調整。除了上述因素外，還應該將低空飛行能力等考慮在內，以滿足一些特殊任務的執行要求。

3.2 適應度函數的設計步驟

將上述提到的因素設計到無人機路徑優化的適應度函數中，需要綜合考慮多個目標和約束。一般情況下，設計這樣一個函數涉及多個不同的步驟，具體如下所示。

（1）多目標優化。由于軍事偵察任務涉及多個目標，如隱蔽性、安全性和信息收集效率，因此適應度函數需要采用多目標優化方法。這意味著不是尋找單一最佳解，而是尋找一組解決方案，這些方案在不同目標之間提供最佳平衡。同時，確保適應度函數考慮了所有關鍵的約束條件，如飛行時間限制、能量限制等。這些約束可以作為適應度函數的一部分來處理，或者作為算法搜索過程中的“硬”約束。

（2）權重分配與目標量化。對于每個目標，分配一個權重，以反映其相對重要性。當隱蔽性比速度更重要時，隱蔽性的權重應該更高，反之亦然。同時，將各個因素轉化為可以量化的指標，便于對這些因素進行表征。隱蔽性可以通過敵方雷達探測概率來量化，飛行安全可以通過飛行高度和距離障礙物的距離來量化等。爾后，將不同的量化指標進行歸一化處理，組合成一個單一的適應度值。

（3）測試和驗證。設計適應度函數后，通過模擬和實際測試來驗證其有效性和可靠性并調整權重和參數，以優化性能。例如，一個可能的適應度函數可以是：

其中，ω1,ω2,ω3,ω4，......各個目標的權重，F(x)表示路徑選擇。每個函數（如隱蔽性、安全性等）都需要被量化和歸一化。在實際應用中，還需要根據具體任務和環境調整這個函數。

4 結語

本文強調PSO 算法在無人路徑優化中的有效性，特別是在動態和復雜場景中。強調了算法適應變化環境的能力和在多目標優化中的應用，平衡了避障、能效和路徑平滑等多方面因素。同時，本文探討了了PSO 算法在軍事應用中的潛力，能夠在考慮隱蔽性、安全性和信息收集效率等因素的基礎上優化路徑。研究總結認為，PSO 算法的全局搜索能力，結合其適應性和靈活性，使其成為未來無人機路徑規劃領域的有前景的工具。