无人机仿生优化路径规划算法综述报告

作者与发表信息

本文由韩国全州大学（Chosun University）计算机工程系的Sabitri Poudel、Muhammad Yeasir Arafat和Sangman Moh（通讯作者）合作完成，发表于2023年3月的期刊《Sensors》（卷23，第3051页），文章标题为《Bio-Inspired Optimization-Based Path Planning Algorithms in Unmanned Aerial Vehicles: A Survey》。该研究是开放获取（Open Access）文章，遵循知识共享署名许可协议（CC BY 4.0）。

研究背景与目标

无人机（Unmanned Aerial Vehicles, UAVs）因其灵活性、低成本和高机动性，在监控、灾害救援、物流配送等领域广泛应用。然而，其路径规划问题面临非线性约束（如时间限制、高维度环境）和动态障碍物等挑战。传统优化算法（如遗传算法、人工神经网络）在处理复杂环境时存在局限性，而仿生优化算法（Bio-inspired Optimization Algorithms）通过模拟自然界生物行为（如蚁群协作、鸟群觅食），展现出更强的鲁棒性和适应性。本文旨在系统综述过去十年中基于仿生优化的无人机路径规划算法，填补该领域缺乏全面调研的空白，并为未来研究提供方向。

主要内容与框架

1. 无人机路径规划的核心问题

路径规划需满足以下目标：
- 最短路径：减少飞行时间和能耗。
- 避障能力：应对静态/动态障碍物。
- 多目标优化：平衡路径长度、威胁成本（如雷达区域）和能量消耗（公式1）。
- 环境适应性：适用于三维动态场景。

2. 仿生算法的分类与原理

作者将算法分为四类：

（1）群体智能算法（Swarm Intelligence Algorithms）

• 粒子群优化（PSO）：通过粒子协作寻找最优解，改进算法如NPSO（动态惯性权重）和IPSO（自适应学习因子）提升了收敛速度。
  
• 蚁群优化（ACO）：模拟蚂蚁信息素机制，适用于多无人机协同路径规划（如GM-ACO算法）。
  
• 混合算法：如PSO与和声搜索（HSA）结合的PSO-HSA，兼顾全局探索与局部开发能力。
  

（2）进化算法（Evolutionary Algorithms）

• 遗传算法（GA）：通过选择、交叉和变异操作优化路径，改进版本如IGA引入免疫机制以避免早熟收敛。
  
• 差分进化（DE）：与群体搜索优化器（GSO）结合，提升动态环境下的适应性。
  

（3）行为基础算法（Behavior-Based Algorithms）

• 人工势场法（APF）：将目标点设为吸引力场，障碍物设为斥力场，但易陷入局部最优。改进方法如IAPF通过Q学习增强动态避障能力。
  

（4）仿生神经网络（BINN）

• 模拟生物神经动态，用于多无人机协同覆盖（如MPPTM算法），但计算复杂度较高。
  

3. 算法性能对比

作者从能量效率、延迟、复杂度等维度对比了26种算法（表3-5），关键结论包括：
- 混合算法（如GWFOA结合灰狼优化与果蝇算法）在复杂环境中表现最优。
- PSO类算法收敛快，但易陷入局部最优；ACO类算法鲁棒性强，但计算成本高。
- 多数研究仅针对静态二维环境，未来需扩展至三维动态场景。

4. 挑战与未来方向

• 连接性与协同：多无人机通信的实时性与稳定性。
  
• 动态拓扑：高机动性导致的网络拓扑变化。
  
• 能量效率：电池限制下的路径优化（如太阳能补给）。
  
• 不确定性管理：传感器误差和环境突变的影响。
  
• 可扩展性：稀疏/密集网络的协议设计。
  

研究价值与亮点

1. 全面性：首次系统综述仿生算法在无人机路径规划中的应用，涵盖4大类26种算法。
   
2. 实用性：提出算法选择指南（如PSO-HSA适合能耗敏感场景，ACO适合多机协同）。
   
3. 前瞻性：指出动态环境适应性、实时计算等未解决问题，为后续研究提供框架。
   

局限性

• 多数算法仅在仿真中验证，缺乏真实场景测试。
  
• 对通信约束（如延迟、带宽）的讨论不足。
  

本文为无人机路径规划领域的研究者提供了重要参考，尤其对算法设计与应用场景的匹配具有指导意义。未来研究可结合强化学习等新兴技术，进一步提升算法的实时性与鲁棒性。