为了解决传统人工势场法在路径规划中存在局部最小和目标不可达的问题, 提出了一种改进的人工势场法。首先,引入障碍物的碰撞范围和使用角度定义障碍物的影响范围, 排除机器人前进方向一定角度和距离外障碍物的影响;其次, 为了解决目标不可达问题, 基于目标点与机器人的距离改进斥力函数;最后,利用外接六边形在障碍物的碰撞范围外创造虚拟目标点, 避免机器人陷入局部最小。基本环境和复杂环境下的实验结果表明:所提算法可以在一定程度上克服传统算法的缺陷, 是一种有效的路径规划算法。

基本差分进化算法存在搜索精度不够和提前收敛的问题, 致使三维路径规划效果不佳, 因此设计了一种基于正弦余弦算法的改进差分进化算法。首先, 基于正弦余弦算法的搜索机制和种群重心改进变异策略, 融入扰动策略改进交叉策略, 提高了算法的搜索能力和收敛性能; 接着, 基于Logistic函数设计一种新的缩放因子, 以平衡算法在全局开发和局部搜索中存在的矛盾。通过函数优化实验验证了改进算法具有良好的搜索精度和收敛速度。最后, 应用改进算法研究无人机三维路径规划问题, 利用改进算法搜索的优势, 在每代搜索中能更好地对自身周围空间环境进行判别, 使路径选择更加合理。仿真结果表明, 与基本差分进化算法相比, 改进算法生成的无人机三维路径更短。