复杂环境下RRT-SSA融合算法的三维航迹规划OA

针对传统快速扩展随机树(RRT)算法在复杂三维环境的无人机航迹规划中采样效率低下和随机性较高等问题,提出了一种改进的麻雀搜索(SSA)算法与RRT算法融合的优化算法——RRT-SSA。首先,引入动态目标偏置策略,通过自适应调整目标点概率来平衡探索与开发能力;其次,结合基于障碍物距离的自适应步长策略来提升搜索效率;然后,采用混沌初始化策略生成种群,利用Logistic映射增强种群多样性,并结合Sigmoid曲线动态调整路径长度、平滑度及安全性的权重,以增强全局探索能力;最后,使用动态多目标优化函数优化路径长度、平滑度和避障距离,以提升路径质量。仿真实验结果表明,该算法能在包含多种障碍物的三维场景中高效生成安全、平滑的优化航迹,其收敛速度和路径质量均优于传统算法,为复杂环境下的无人机自主导航提供了可靠的解决方案。