MATLAB
实现基于哈里斯鹰优化算法（
HHO）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
项目背景介绍
随着无人机技术的快速发展，无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流配送等多个领域发挥着越来越重要的作用。无人机在实际飞行任务中，需要面对复杂的三维环境，包括高楼大厦、树木、地形起伏等多种障碍物的存在，这对无人机路径规划提出了极高的要求。路径规划不仅要保证无人机能够安全避开障碍，防止碰撞，同时还要优化路径长度、能耗及飞行时间，提升任务执行效率和经济效益。三维路径规划因此成为无人机自主飞行中的关键技术难题。
传统的路径规划方法，如基于图搜索的A*算法、Dijkstra算法、遗传算法等，在低维度或简单环境下表现良好，但面对高维、动态复杂环境时计算复杂度高，搜索效率低下，且难以平衡路径的安全性和最优性。近年来，群智能算法因其强大的全局搜索能力和鲁棒性被广泛应用于路径规划领域。哈里斯鹰优化算法（HHO）作为一种新兴的自然启发式优化算法，模拟哈里斯鹰捕猎行为，具备强大的跳出局部最优的能力和快速收敛的特点，显示出解决复杂优化问题的潜力。
在无人机三维路径规划中，结合HHO算法能够有效地探索三维空间 ...