MATLAB
实现基于灰狼优化算法（
GWO）进行无人机三维路径规划的详细项目实例
项目背景介绍
随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事侦察、环境监测、农业巡查、物流配送、灾害救援等多个领域展现出广泛的应用前景。然而，无人机在执行复杂任务时，如何高效规划其飞行路径以确保安全、节省能源并达到任务目标，成为亟需解决的核心技术问题。传统路径规划方法，如基于图搜索、采样算法和启发式搜索，虽然能在二维平面内实现一定效果，但在三维空间的复杂环境中，面对多样化的障碍物和动态限制，表现出计算复杂度高、适应性不足以及收敛速度慢等局限性。
灰狼优化算法（Gray Wolf Optimizer，GWO）作为一种群智能优化算法，模拟了灰狼群体中捕猎行为的层次结构和合作机制，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。其参数少、实现简单、适应性强，因而被广泛应用于函数优化、机器学习调参、路径规划等领域。结合GWO算法与无人机三维路径规划，不仅可以有效避免陷入局部最优，还能实现对复杂三维环境的高效路径搜索，为无人机智能自主飞行提供有力的算法支持。
本项目聚焦于基于灰狼优化算法的无人机三维路径规划，通过构建合理的三维环 ...