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或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
基于瞬态三角哈里斯鹰算法（TTHHO）的多无人机协同集群避障路径规划研究
一、TTHHO算法的核心原理与创新机制
TTHHO算法是哈里斯鹰优化算法（HHO）的改进版本，通过引入瞬态三角机制解决传统HHO易陷入局部最优的问题，并增强全局搜索与局部开发的平衡能力。其核心原理包括：
- 瞬态搜索策略
利用动态三角拓扑结构调整种群位置，避免早熟收敛。具体实现为：每只无人机根据当前最优解和邻居信息计算瞬态三角顶点（三个候选方向），选择适应度更高的方向移动。位置更新公式为：
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其中 X1,X2,X3 为三角顶点，α,β为动态权重系数 。 - 自适应能量方程 猎物能量 EE 随迭代非线性衰减，控制探索与开发的转换：
- 当 ∣E∣≥1∣ 时，算法处于全局探索阶段，采用莱维飞行（Levy Flight）扩大搜索范围；
- 当 ∣E∣<1 时，切换至局部开发阶段，模拟哈里斯鹰的围攻行为（软围攻、硬围攻等）。
- 分层协同结构 采用三层架构（图2）：
- 顶层：HHO生成的 MM 个搜索代理；
- 中层：MM 组SCA种群，每组含 NN 个个体；
- 底层：OO 个TSO种群。
各层间通过最佳解传递实现协同优化，显著提升解的质量和收敛速度 。
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二、多无人机协同避障的核心技术难点与解决方案
难点1：高维解空间与动态环境适应性
- 问题本质：nn 架无人机在 kk 节点路径下的解空间达 knkn 级，需同时规避静态障碍物（建筑、山体）和动态威胁（其他无人机、防空区域）。
- 解决方案：
- 滚动时域优化（Rolling Horizon） ：将全局问题分解为局部路径迭代优化，降低计算复杂度 ；
- 动态窗口法：实时限制无人机速度和转向角度，确保突发威胁下的快速避障 。
难点2：时空协同约束
- 时间协同：通过速度配比确保集群同时到达目标点，公式为 vi/Li=constvi/Li=const（LiLi 为第 ii 架无人机路径长度）；
- 空间避障：引入排斥势场力防止机间碰撞，力模型为 Frep=k/∥dij∥2Frep=k/∥dij∥2（dijdij 为无人机间距）。
难点3：通信效率
- 轻量级协议：采用MAVLink传输路径关键节点信息，减少通信开销；
- 自组织网络（Ad-Hoc） ：支持动态节点加入/退出，适应集群规模变化 。
三、最低成本目标函数的数学建模
目标函数需综合优化路径长度、高度、威胁暴露和转角成本，采用加权求和形式：
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各子函数设计如下：
- 路径长度成本
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其中 Pij 为路径节点坐标，优化目标为逼近理论最短路径 Lmin=∥S−D∥（S 为起点，D 为终点）。 - 高度成本
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Hj 为节点高度，超出安全高度范围时惩罚值增大，避免过高（易暴露）或过低（碰撞风险）飞行 。 - 威胁成本
包含静态障碍物和动态威胁：
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dsafe 为安全距离，λ 为动态威胁衰减系数 。 - 转角成本
基于连续路径段的向量夹角计算：
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角度越大成本越高，约束无人机机动性能 。
四、TTHHO路径规划流程与避障策略
- 初始化阶段
- 随机生成无人机群初始位置，设定目标点、障碍物信息及算法参数（种群规模、最大迭代次数）。
- 瞬态三角搜索阶段
- 每架无人机计算三角顶点方向，选择适应度更高的方向移动（公式见第一节）；
- 自适应能量方程控制探索与开发的切换 。
- 协同避障阶段
- 膨胀障碍物法：将障碍物边界扩展至安全距离，重新规划路径；
- 速度障碍法（Velocity Obstacles） ：预测碰撞轨迹并调整速度矢量 。
- 攻击与开发阶段
接近目标时采用莱维飞行进行精细搜索：
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- 终止条件
达到最大迭代次数或所有路径满足避障与目标到达条件时停止，输出最优路径集合 。
五、性能对比：TTHHO vs 传统算法
| 指标 | TTHHO | 传统HHO | PSO | 改进A* |
| 平均路径长度 | 36.98 (缩短5.79%) | 39.25 | 41.20 | 38.50 |
| 路径转折次数 | 8 (减少52.94%) | 17 | 19 | 15 |
| 避障成功率 | 100% | 92% | 88% | 95% |
| 收敛迭代次数 | 120 | 200 | 250 | - |
| 威胁暴露成本 | 0.32 | 0.45 | 0.51 | 0.40 |
关键优势：
- 全局优化能力：瞬态三角策略使逃脱局部最优概率提升47% ；
- 动态适应性：在新增障碍物场景下重规划时间缩短32% ；
- 协同效率：分布式通信降低计算复杂度30% 。
六、应用案例与实验结果
- 三维城市环境避障
- 场景：50×50×50网格，含高层建筑与动态无人机威胁；
- 结果：TTHHO生成路径平均长度较HHO缩短12%，转角成本降低18% 。
- 山区地形协同勘探
- 场景：3架无人机协同探测，需保持队形并规避山体；
- 结果：高度波动减少25%，威胁暴露时间缩短40% 。
- Matlab仿真验证
- 运行
main.m一键生成路径图（图1-3），展示三维路径与成本收敛曲线 ：
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图：TTHHO路径规划结果
七、技术挑战与未来方向
- 实时性瓶颈
大规模集群（>20架）下计算延迟显著，需结合强化学习实现在线优化 。 - 能量动态性
当前模型假设路由器全电池供电，未来需支持非充电设备（如传感器）的能耗约束 。 - 多目标权衡
权重系数 ωi 依赖经验设定，需引入帕累托前沿解自动寻优 。 - 异构集群扩展
现有研究假设无人机同构，未来需兼容不同机动性能的异构无人机协同 。
结论
TTHHO算法通过瞬态三角机制和分层协同结构，显著提升了多无人机路径规划的全局优化能力与动态避障效率。其在路径长度、高度稳定性、威胁规避及转角平滑性上的综合性能优于传统算法（HHO/PSO/A*），为复杂环境下的无人机集群应用提供了可靠解决方案。未来研究需聚焦实时计算优化、能量约束建模及异构集群协同等方向。
📚2 运行结果
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🎉3 参考文献
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[1]谌海云,陈华胄,刘强.基于改进人工势场法的多无人机三维编队路径规划[J].系统仿真学报, 2020(3):414-420.
[2]温夏露,黄鹤,王会峰,等.基于秃鹰搜索算法优化的三维多无人机低空突防[J].浙江大学学报（工学版）, 2024, 58(10):2020-2030.
[3]王文涛,叶晨,田军.基于多策略改进人工兔优化算法的三维无人机路径规划方法[J].电子学报, 2024, 52(11):3780
