基于PSO 算法的无人路径优化概述

伦子轩，尹国茜，梁铎

（65589 部队，黑龙江 大庆 163000）

随着科技的飞速发展，无人机以其灵活的机动性、低成本的运营和高效的数据采集能力在军事、商业和科学研究等领域中崭露头角。随着无人机应用场景的不断扩展，对于路径规划的要求也日益提高。无人机需要在复杂的环境中执行任务，还需考虑动态的障碍物、能源消耗等因素，使得传统的路径规划方法显得力不从心。因此，提高无人机路径规划的精度和效率成为当务之急。在众多路径规划算法中，粒子群优化（PSO）算法因其全局搜索能力和简单实现而备受瞩目。通过优化路径选择，使得无人机能够更智能地应对复杂和动态的任务场景，提高任务执行的成功率。

1 引入PSO 算法

1.1 PSO 算法基本原理

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法源于对鸟群和鱼群行为的模拟，通过模拟个体之间的合作和信息传递，寻找全局最优解。算法的基本原理是通过一群“粒子”在搜索空间中的迭代移动，每个粒子根据个体历史最优和群体历史最优来调整自己的位置和速度，最终达到全局最优解。PSO 算法广泛应用于优化问题，包括路径规划等。其优势在于简单易实现、全局搜索能力强，适用于高维、复杂的搜索空间。

1.2 无人路径优化模型设计

针对无人机路径规划问题，建立数学模型。考虑无人机的起点、终点，以及可能的障碍物和动态环境变化。定义路径长度、能源消耗等目标函数，将问题转化为一个优化问题；设计适应度函数，作为PSO 算法的优化目标；调研PSO 算法的相关参数，包括粒子数、惯性权重、加速系数等。根据路径规划问题的特点，合理设置这些参数，以提高算法的收敛速度和全局搜索性能；利用PSO 算法对路径进行搜索。将无人机的路径抽象成粒子群的位置信息，通过粒子的迭代更新，逐步优化路径。在每次迭代中，考虑路径的可行性，避免撞障，并根据适应度函数评估路径的优劣。

1.3 与其他路径规划方法的比较

目前，已有许多关于无人机路径规划的研究，其中传统方法主要包括Dijkstra 算法、A*算法和RRT 等。Dijkstra 算法适用于简单的静态环境，而对于高维状态和动态环境的计算复杂度较高；A*算法更适用于有权图，在静态环境下具有更高路径优化性能，而在面对变化环境时需要不断变化所需启发式函数；RRT 算法则通过随机采样构建树形结构，适用于高维、复杂环境下的路径规划，却不一定能保证找到全局最优解。与传统路径规划方法相比，PSO 算法全局搜索性能强，更适用于复杂环境，在给定条件下成为最优解。

2 PSO 算法与无人路径优化的联系

2.1 全局路径搜索

PSO 算法的设计目标之一就是通过模拟群体行为来全局搜索潜在解空间中的最优解。在路径规划问题中，全局路径搜索是寻找连接起始点和目标点的最优路径，以满足某种优化目标，如最短路径或最小代价路径。

（1）群体行为模拟。PSO 算法中的粒子被看作搜索空间中的潜在解，而这些粒子的运动受到群体的影响。每个粒子根据个体历史最优位置和群体中的全局最优位置进行调整，在整个搜索空间中寻找最优解，而不容易陷入局部最优。在路径规划中，这相当于无人在搜索路径时受到历史最优路径和全局最优路径的引导，以更好地探索解空间。

（2）粒子位置和速度更新。对于PSO 算法，需要实时对粒子的位置以及速度进行调整，在此过程中利用了特定的更新规则，具体涉及惯性权重、个体以及社会认知项的影响。在路径规划中，粒子的速度即为无人机移动的速度大小以及方向，而粒子位置则对应着无人机的实际位置。

（3）全局最优位置。通过PSO 算法可以确定全局最优位置（群体内全部粒子的最优位置），具体需要对粒子适应度进行比较。根据适应度大小可以对路径的质量进行评价，最高质量的路径即为全局最优位置。

2.2 动态环境适应性

动态环境适应性指的是在外部环境改变时算法会采取动态调整的方式来提升自身的适应性。对于路径规划而言，障碍物位置等外部条件往往处于动态变化的状态，这对于无人机的移动会产生显著的影响，因此，应保持一定的动态环境适应性，方可保持正常的飞行状态。

（1）迭代更新与实时路径调整。无人机飞行过程中，障碍物位置等环境条件可能发生一定的变化。PSO 算法的优势在于具备良好的动态适应性，在迭代过程中，可以结合目标的个体以及全局最优解来调整粒子移动的位置和速度。通过这种动态调整的方式可灵活应对外部条件的变化，提升了路径规划的可靠性。

（2）实时反馈。处于动态环境条件下，传感器所采集到的数据将传输到无人机中，结合这些信息对自身状态进行调整。采取这种实时反馈的方式，进一步提升了路径规划的适应性与灵活度，最大限度降低了外部环境变化所带来的不利影响。特别是在一些突发事件发生时，由于PSO 算法具备了较高的实时性以及适应性，可以及时对路径进行调整，确保能够满足任务执行的要求。

2.3 避障

在无人机路径规划中，避障是一个重要的问题，涉及规避路径上的障碍物，以确保无人机在执行任务时不会与障碍物发生碰撞。通过函数设计，将障碍物、同组机等因素纳入适应度函数。

（1）障碍物感知与动态障碍物。在避障问题中，障碍物的感知是关键。PSO 算法可以与传感器数据结合，通过感知周围环境的障碍物分布，调整路径。这可以通过将障碍物的位置信息纳入粒子的状态表示中来实现。PSO 算法对动态障碍物的适应性较强。通过在适应度函数中引入实时信息，如动态障碍物的位置和速度，PSO算法可以帮助无人机实时调整路径，规避移动中的障碍物。当路径与障碍物相交时，适应度值增加，使得PSO算法趋向于选择规避障碍物的路径。

（2）避障协同与全局最优策略。在多无人机路径规划中同样可以引入PSO 算法，以此达到协同避障的效果。在多无人机路径规划中应考虑彼此之间的干扰以及协同问题，需要对适应度函数进行合理的设计，使得所有无人机均能规避存在的障碍物。对于此类问题，不仅应在局部范围内确定合适的路径来规避存在的障碍物，而且应在全局范围内确定最优的路径。

2.4 多目标优化

多目标优化指的是有较多相互矛盾的目标存在于同一个优化问题中，而且调整某个目标往往会对其他目标产生不利的影响。PSO 算法基于模拟群体行为的方式搜索解空间，在多目标优化问题中体现出较大的应用潜力。

（1）目标权重调整。在多目标优化问题中，各个目标的相对重要性可能不同。PSO 算法可以通过调整目标权重，使得算法更加偏向于优化某些特定目标。这可以通过在适应度函数中引入权重系数来实现。

（2）多粒子协同与帕累托前沿。PSO 算法中的多粒子协同行为可以被设计用于处理多目标优化。每个粒子代表一个潜在解，它的运动和位置更新受到个体最优和全局最优的影响。这种协同行为有助于在解空间中寻找多个目标的平衡解，通常关注的是帕累托前沿上的解，即那些不能再改进一个目标而不影响其他目标的解。PSO 算法通过在解空间中搜索，并不断优化粒子的位置，有望找到帕累托前沿上的解。

（3）收敛与多样性平衡。PSO 算法在多目标优化问题中需要平衡多个目标之间的收敛性和多样性。收敛性确保算法趋向于找到更好的解，而多样性则有助于维持解空间的多样性，以更全面地探索帕累托前沿。同时，PSO 算法可以维护一个解集，其中包含非劣解（不可被其他解支配的解）。这有助于跟踪多目标优化问题中的潜在解集，以便更好地理解问题的多样性。

3 适应度函数的设计：以军事侦察用途为例

无人机侦察路径优化是一个综合考虑多种因素的复杂过程，涉及技术层面的挑战，如隐蔽性、飞行安全、信息收集效率、能量消耗等。

3.1 适应度函数的要素

随着技术的发展，无人机已成为现代战争中不可或缺的一部分，尤其在情报收集、监视和侦察（ISR）任务中扮演关键角色。军事侦察无人机路径的优化是一个多维度的问题，涉及一系列的战术和技术考量。

首先，是隐蔽性，涉及使用隐形技术如雷达吸收材料规避敌方的雷达探测、采用低空飞行、利用天气地形最小化无人机的视觉和声音暴露。其次，飞行安全和可靠性也是至关重要的。考虑到可能的敌方反无人机措施，如电子战和反无人机导弹，需要无人机具备快速适应环境变化的能力，如突发的电子干扰或是敌方火力的迅速增强。

信息收集效率是无人机执行侦察任务的核心。路径规划需要优化以最大化目标区域的覆盖，同时，确保图像或信号的质量。这需要综合考虑目标区域的地理特征、敌方活动模式，以及所需收集信息的类型。在某些情况下，无人机可能需要进行多次飞越以获取足够的数据或调整飞行高度以获得更清晰的图像。

能量和续航能力是军事任务的远距离和长时间要求的关键因素。无人机的路径需要优化以确保最大限度的能源效率和续航时间。这涉及最短航线的选择、高效的电力管理系统、对太阳能等可再生能源的利用。

无人机处于复杂的战场环境下，将遭受多方面的威胁和挑战，因此应集成灵活的飞行控制系统，提升自身的感知能力和适应能力；另外，无人机控制系统需要满足自主控制的要求，即能够根据外部条件变化实现自主决策，便于对飞行状态进行灵活调整。除了上述因素外，还应该将低空飞行能力等考虑在内，以满足一些特殊任务的执行要求。

3.2 适应度函数的设计步骤

将上述提到的因素设计到无人机路径优化的适应度函数中，需要综合考虑多个目标和约束。一般情况下，设计这样一个函数涉及多个不同的步骤，具体如下所示。

（1）多目标优化。由于军事侦察任务涉及多个目标，如隐蔽性、安全性和信息收集效率，因此适应度函数需要采用多目标优化方法。这意味着不是寻找单一最佳解，而是寻找一组解决方案，这些方案在不同目标之间提供最佳平衡。同时，确保适应度函数考虑了所有关键的约束条件，如飞行时间限制、能量限制等。这些约束可以作为适应度函数的一部分来处理，或者作为算法搜索过程中的“硬”约束。

（2）权重分配与目标量化。对于每个目标，分配一个权重，以反映其相对重要性。当隐蔽性比速度更重要时，隐蔽性的权重应该更高，反之亦然。同时，将各个因素转化为可以量化的指标，便于对这些因素进行表征。隐蔽性可以通过敌方雷达探测概率来量化，飞行安全可以通过飞行高度和距离障碍物的距离来量化等。尔后，将不同的量化指标进行归一化处理，组合成一个单一的适应度值。

（3）测试和验证。设计适应度函数后，通过模拟和实际测试来验证其有效性和可靠性并调整权重和参数，以优化性能。例如，一个可能的适应度函数可以是：

其中，ω1,ω2,ω3,ω4，......各个目标的权重，F(x)表示路径选择。每个函数（如隐蔽性、安全性等）都需要被量化和归一化。在实际应用中，还需要根据具体任务和环境调整这个函数。

4 结语

本文强调PSO 算法在无人路径优化中的有效性，特别是在动态和复杂场景中。强调了算法适应变化环境的能力和在多目标优化中的应用，平衡了避障、能效和路径平滑等多方面因素。同时，本文探讨了了PSO 算法在军事应用中的潜力，能够在考虑隐蔽性、安全性和信息收集效率等因素的基础上优化路径。研究总结认为，PSO 算法的全局搜索能力，结合其适应性和灵活性，使其成为未来无人机路径规划领域的有前景的工具。