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内容介绍无人机路径规划作为其自主飞行的核心技术在军事侦察、物流配送、灾害救援等多领域应用中需同时满足飞行距离最短、能耗最低、安全性最高等相互冲突的多目标需求。
当前多目标路径规划算法种类繁多但缺乏统
规范的基准测试体系导致不同算法的性能对比缺乏公平性和可靠性难以支撑算法的优化迭代与实际场景落地。
本文聚焦无人机路径规划多目标基准测试问题构建了兼具真实性与多样性的测试环境筛选并改进经典多目标进化算法作为测试对象设计科学全面的评估指标体系通过系统性实验完成基准测试与性能分析最终形成标准化的基准测试框架为多目标路径规划算法的性能评估、参数优化及工程应用提供理论支撑与技术参考。
关键词无人机路径规划多目标优化基准测试进化算法1 引言
1 研究背景与意义随着无人机技术的快速迭代其应用场景已从简单的低空观测延伸至复杂环境下的精准作业路径规划作为无人机自主决策的核心环节直接决定了作业效率、飞行安全与能耗成本。
不同于单目标路径规划仅追求单一指标最优实际飞行任务中无人机需在复杂地形、动态障碍物、空域限制等约束下同时平衡路径长度、能源消耗、飞行安全性、实时性等多个相互制约的目标即多目标路径规划问题。
近年来国内外学者提出了大量多目标路径规划算法其中多目标进化算法MOEAs凭借其在处理多目标冲突问题上的优势成为该领域的研究热点典型代表包括NSGA-II、MOEA/D、HypE等经典算法及各类改进变体。
然而当前研究中存在明显短板不同算法的测试环境、约束条件、评估指标缺乏统一标准多数研究仅在自定义的简单场景中验证算法性能导致算法间的对比缺乏公平性难以准确判断各类算法的适用场景与性能瓶颈。
此外现有基准测试平台多存在场景真实性不足、动态约束缺失、数据集规模有限等问题无法有效模拟实际飞行中的复杂工况制约了多目标路径规划算法从理论研究向工程应用的转化。
因此开展无人机路径规划多目标基准测试研究构建标准化的测试框架、多样化的测试场景与科学的评估体系不仅能够为各类多目标路径规划算法提供公平的性能对比平台还能明确不同算法的性能优势与改进方向推动多目标路径规划技术的规范化发展具有重要的理论研究价值与工程应用意义。
2 研究现状当前无人机路径规划基准测试研究主要集中于单目标场景针对多目标场景的基准测试体系尚未完善。
国外方面已有部分学者尝试构建无人机路径规划基准测试平台如UAV-VLPA-nano-30基准测试数据集通过高分辨率卫星图像构建多样化测试场景用于评估视觉-语言-动作系统的路径生成能力但该平台侧重任务生成而非多目标优化性能评估UAVBench基准数据集通过LLM驱动生成大规模飞行场景涵盖多类约束条件但主要用于评估大语言模型在无人机自主决策中的推理能力未聚焦多目标路径规划算法的核心性能测试。
国内方面相关研究多围绕特定算法的改进与验证展开部分研究构建了简单的多目标测试场景但存在场景类型单
障碍物分布不合理、动态因素缺失等问题且评估指标较为片面多仅关注收敛速度或路径长度未综合考虑解集多样性、安全性、能耗等多目标需求。
现有研究普遍存在测试环境不统
评估标准不一致、算法对比不系统等问题尚未形成能够覆盖复杂场景、兼顾多目标需求、支撑工程应用的标准化基准测试体系难以满足多目标路径规划算法优化与落地的需求。
3 研究内容与技术路线本文围绕无人机路径规划多目标基准测试的核心需求重点开展以下研究内容1梳理无人机多目标路径规划的核心约束与目标需求分析现有基准测试体系的不足明确基准测试的设计原则与核心目标2构建多场景、高保真的基准测试环境涵盖静态/动态障碍物、复杂地形、空域限制等多种约束条件提升测试场景的真实性与多样性3筛选经典多目标路径规划算法结合实际飞行需求进行针对性改进形成标准化的测试算法集4设计全面、科学的评估指标体系涵盖收敛性、多样性、安全性、能耗等多维度实现对算法性能的全面量化评估5开展系统性基准测试实验对比不同算法在各类测试场景下的性能表现分析算法的优势与不足形成基准测试报告6构建标准化的多目标基准测试框架为后续算法测试与优化提供规范参考。
本文的技术路线为首先明确研究背景与需求梳理研究现状与存在的问题其次完成基准测试环境、测试算法集与评估指标体系的设计随后开展系统性实验完成算法性能对比与分析最后
总结研究结论完善基准测试框架并展望未来研究方向。
2 无人机多目标路径规划基础理论与基准测试设计原则
1 无人机多目标路径规划核心问题无人机多目标路径规划的核心的是在给定飞行任务起始点、目标点、作业区域与约束条件飞行高度、速度、转弯角度、避障要求等下寻找能够同时优化多个相互冲突目标函数的可行路径集合即帕累托最优解集。
其核心要素包括目标函数、约束条件与可行路径三个部分。
目标函数方面结合实际飞行需求本文确定四大核心多目标一是路径长度最短即最小化无人机从起始点到目标点的飞行距离降低飞行时间与能耗基础二是飞行能耗最低结合无人机动力模型最小化飞行过程中的能源消耗提升续航能力三是飞行安全性最高最大化无人机与障碍物、禁飞区的距离避免碰撞风险四是路径平滑性最优最小化路径转弯角度与曲率降低飞行控制难度提升飞行稳定性。
上述目标相互冲突例如缩短路径长度可能导致障碍物避让不足降低飞行安全性因此需通过多目标优化算法寻找帕累托最优解集为实际任务提供多样化决策选择。
约束条件方面主要包括三类核心约束一是空间约束涵盖飞行高度范围、空域禁飞限制、地形起伏约束等二是运动约束包括最大飞行速度、最大转弯角度、最小飞行半径等符合无人机物理运动特性三是环境约束包括静态障碍物建筑物、山脉、动态障碍物其他飞行器、移动车辆、风速变化等自然环境因素模拟实际飞行中的复杂工况。
2 基准测试设计原则为确保基准测试的公平性、科学性、真实性与实用性本文遵循以下四大设计原则1标准化原则测试环境的参数设置、约束条件、评估指标、实验流程均采用统一标准确保不同算法的测试结果具有可比性2多样性原则测试场景涵盖不同地形、障碍物密度、动态因素覆盖无人机典型应用场景确保测试结果的通用性3真实性原则测试环境的地形建模、障碍物分布、环境动态变化均参考实际场景数据提升测试场景的保真度确保测试结果能够支撑工程应用4全面性原则评估指标涵盖多目标优化的核心需求既关注算法的收敛性能与解集多样性也兼顾路径的安全性、能耗、平滑性等实际应用指标实现对算法性能的全面评估。
3 无人机路径规划多目标基准测试环境构建测试环境是基准测试的基础直接影响测试结果的真实性与可靠性。
本文结合无人机典型应用场景城市物流、灾害救援、山区侦察构建多类型、高保真的基准测试环境涵盖静态场景与动态场景兼顾不同障碍物密度与地形复杂度具体设计如下。
1 环境建模方法本文采用三维建模技术结合真实地理数据与环境特征构建高保真的测试环境具体建模方法包括1地形建模采用正弦函数与高斯分布结合的方法生成三维地形通过调整振幅、频率和相位参数模拟山脉、丘陵等自然地形特征同时叠加高斯随机噪声增强地形复杂度模拟真实环境中的不规则起伏2障碍物建模采用几何建模方法静态障碍物建筑物、山脉、禁飞区采用长方体、圆柱体等模型表示基于泊松点过程随机生成建筑物位置标记为不可通行区域动态障碍物移动车辆、其他无人机采用动态坐标更新方法模拟其运动轨迹匀速直线、匀速圆周、随机运动3环境参数校准参考实际无人机飞行参数与地理环境数据校准测试环境的空间尺度、地形起伏范围、障碍物尺寸等参数确保环境建模的真实性与合理性。
2 基准测试场景分类与参数设置本文将基准测试场景分为静态场景与动态场景两大类每类场景设置不同障碍物密度与地形复杂度形成6类典型测试场景覆盖无人机主要应用场景具体参数如下
3.
1 静态测试场景静态场景中障碍物位置固定无动态因素干扰主要用于测试算法在静态约束下的多目标优化性能具体包括3类场景场景1低密度障碍物平坦地形模拟郊区物流配送场景。
测试空间为1000m×1000m×500m的三维空间障碍物密度为30%主要为低矮建筑物与树木地形起伏较小海拔差≤50m无禁飞区限制适合测试算法的基础多目标优化能力。
场景2中密度障碍物丘陵地形模拟乡村侦察场景。
测试空间尺度与场景1一致障碍物密度为45%包含中等高度建筑物、山丘与河流地形起伏中等海拔差
m设置小型禁飞区如村庄核心区域测试算法在复杂地形与中等障碍物密度下的性能。
场景3高密度障碍物山区地形模拟山区救援场景。
测试空间尺度不变障碍物密度为60%包含高大山脉、陡峭山坡与密集树木地形起伏较大海拔差≥150m设置多个禁飞区如危险山体区域测试算法在复杂地形与高密度障碍物下的避障能力与多目标平衡能力。
3.
2 动态测试场景动态场景中包含动态障碍物与环境动态变化主要用于测试算法的实时性与动态适应能力具体包括3类场景场景4静态障碍物动态风速模拟户外常规飞行场景。
基于场景1的基础参数引入风速变化因素风速
m/s随机变化模拟自然环境中的气流干扰测试算法在动态环境干扰下的路径优化能力与稳定性。
场景5动态障碍物平坦地形模拟城市低空飞行场景。
基于场景1的地形参数加入
个动态障碍物移动速度
m/s运动轨迹随机模拟城市中的移动车辆与其他无人机测试算法的动态避障能力与实时响应速度。
场景6动态障碍物复杂地形动态风速模拟极端复杂飞行场景。
基于场景3的地形与障碍物参数加入动态障碍物与风速变化因素模拟灾害救援中的复杂工况测试算法在极端条件下的综合性能与鲁棒性。
3 测试环境验证为确保测试环境的合理性与可用性本文通过两方面进行验证1参数验证参考GB/T
标准与实际无人机飞行数据校准测试环境的空间尺度、障碍物尺寸、风速范围等参数确保参数设置符合无人机物理运动特性与实际应用场景2性能验证采用经典多目标路径规划算法NSGA-II在各类场景中进行测试验证场景能够有效区分算法在不同约束条件下的性能差异确保场景设计的有效性。
验证结果表明构建的测试环境能够准确模拟不同应用场景的约束条件可用于后续基准测试实验。
4 测试算法集筛选与改进为确保基准测试的全面性与代表性本文筛选了当前无人机多目标路径规划领域的经典算法与主流改进算法形成标准化测试算法集并结合实际飞行需求对部分算法进行针对性改进提升算法的实用性具体如下。
1 经典测试算法筛选结合现有研究成果筛选4类具有代表性的经典多目标进化算法作为基础测试算法涵盖不同优化策略确保算法集的多样性与代表性1NSGA-II算法基于非支配排序和拥挤距离的经典多目标遗传算法具有收敛速度快、解集分布均匀的优势适用于静态环境下的多目标优化是多目标路径规划领域的基准算法之一但其在动态环境中易出现早熟收敛问题2MOEA/D算法通过分解策略将多目标问题转化为单目标子问题利用邻域协作优化收敛速度快适用于高维多目标优化问题但解集多样性较差3HypE算法基于超体积指标的多目标进化算法强调解集在目标空间中的分布均匀性解集质量高但计算复杂度高收敛速度较慢4ISDE算法改进的差分进化算法通过自适应参数调整增强全局搜索能力鲁棒性强但在复杂地形中避障精度不足。
2 算法改进设计针对经典算法在实际飞行场景中的不足结合本文构建的测试环境特点对NSGA-II与MOEA/D两种核心算法进行针对性改进提升算法在复杂场景与动态环境中的性能
4.
1 NSGA-II/SDR改进算法针对NSGA-II算法在动态环境中易早熟收敛、解集多样性不足的问题引入性食同类阶段Cannibalism Phase结合精英保留策略与动态拥挤距离计算对算法进行改进1在性食同类阶段淘汰劣解并维持种群多样性避免算法陷入局部最优2动态调整拥挤距离权重优先保留分布稀疏的解提升帕累托前沿解集质量3加入动态环境感知机制实时检测障碍物与风速变化及时调整路径搜索策略提升算法的动态适应能力。
4.
2 MOEA/D-AWA改进算法针对MOEA/D算法解集多样性差、在高密度障碍物场景中避障性能不足的问题结合自适应权重调整Adaptive Weight Adjustment, AWA策略对算法进行改进1根据子问题收敛进度调整权重加速全局搜索阶段向局部优化阶段的过渡提升收敛速度2引入惯性权重动态调整搜索步长平衡算法的探索与开发能力提升解集多样性3结合障碍物距离约束优化适应度函数增强算法的避障精度提升路径安全性。
3 测试算法集标准化配置为确保测试的公平性对测试算法集中的所有算法进行标准化配置统一算法参数1种群规模均设置为50最大迭代次数为2002交叉概率设置为
8变异概率设置为
13MOEA/D-AWA算法的邻域大小设置为20分解权重向量数为1004HypE算法的超体积指标阈值为
8精英保留比例为
25所有算法的路径搜索范围均限制在测试环境的三维空间内满足飞行高度、速度等约束条件。
标准化配置确保了不同算法在相同参数条件下进行性能对比提升了测试结果的公平性与可靠性。
5 多目标基准测试评估指标体系设计评估指标是衡量多目标路径规划算法性能的核心依据需全面覆盖多目标优化的核心需求兼顾收敛性、多样性、安全性、能耗等多个维度。
本文结合无人机实际飞行需求与多目标优化理论设计了一套科学、全面的评估指标体系分为四大类共8项具体指标实现对算法性能的全面量化评估。
1 收敛性指标收敛性指标用于衡量算法收敛到帕累托最优解集的速度与程度反映算法的优化效率核心指标包括2项1收敛速度迭代次数达到帕累托前沿90%所需时间单位秒指标值越小表明算法收敛速度越快实时性越好2收敛精度算法最终解集与理论帕累托最优解集的平均距离单位m指标值越小表明算法收敛精度越高解集质量越好。
2 多样性指标多样性指标用于衡量算法生成的帕累托最优解集在目标空间中的分布均匀性反映算法提供多样化决策选择的能力核心指标包括2项1解集多样性帕累托前沿解的数量指标值越大表明算法生成的解集多样性越好能够为实际任务提供更多决策选择2超体积指标HV解集在目标空间中所覆盖的体积与理论帕累托最优解集体积的比值取值范围为[0,1]指标值越接近1表明解集分布越均匀多样性与收敛性的平衡效果越好。
3 实用性指标实用性指标用于衡量算法生成路径的实际应用价值结合无人机飞行的核心需求包括3项指标1路径长度无人机从起始点到目标点的飞行距离单位m指标值越小表明路径越短飞行时间与能耗基础越低2飞行能耗无人机飞行过程中的总能耗单位J基于无人机动力模型计算指标值越小表明能耗越低续航能力越强3路径平滑性路径的平均转弯角度单位度指标值越小表明路径越平滑飞行控制难度越低飞行稳定性越好。
4 安全性指标安全性指标用于衡量算法生成路径的避障能力确保无人机飞行过程中不发生碰撞核心指标为1项1最小安全距离路径上无人机与障碍物、禁飞区的最小距离单位m指标值越大表明路径安全性越高碰撞风险越低当指标值小于安全阈值本文设置为5m时视为路径不安全。
5 指标标准化处理方法由于不同评估指标的量纲与取值范围存在差异为便于综合评估算法性能采用线性标准化方法对所有指标进行归一化处理将指标值转换为[0,1]区间内的数值。
对于正向指标如超体积指标、最小安全距离采用越大越优的标准化公式对于负向指标如收敛速度、路径长度、飞行能耗采用越小越优的标准化公式。
标准化处理后各指标具有相同的权重的评估尺度确保综合评估结果的科学性与合理性。
⛳️ 运行结果 参考文献[1] 田晓亮.无人机路径规划方法研究[D].西安电子科技大学,
DOI:
1
7666/d.D
[2] 唐嘉宁,彭志祥,李孟霜,等.基于改进A*算法的无人机路径规划研究[J].电子测量技术, 2023, 46(
:99-
DOI:
1