基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划

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基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划

摘要
针对无人机三维航迹规划中动态障碍物避障能力不足、多目标优化效率低的问题，提出一种基于改进蜣螂优化算法（Fusion Adaptive Dung Beetle Optimization, FADBO）的航迹规划方法。通过设计融合路径长度、飞行高度、威胁规避与能耗约束的多目标成本函数，结合改进的FADBO算法自适应滚动机制与动态避障策略，实现复杂环境下无人机的全局最优航迹生成。仿真结果表明，相较于传统蜣螂优化算法（DBO）和粒子群算法（PSO），FADBO算法在路径成本降低18.7%、收敛速度提升35.2%的同时，能有效规避动态障碍物并满足飞行约束，为复杂空域下的无人机任务提供理论支持。

关键词：蜣螂优化算法；无人机；三维航迹规划；避障；多目标优化

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1. 引言

1.1 研究背景

• 无人机在物流、侦察等领域的应用需求激增，但复杂环境下三维航迹规划仍面临动态障碍物避障、多目标优化效率低等挑战。
• 现有算法（如A*、RRT&#x