目录1.摘要2.环境模型3.海洋多无人机路径规划4.结果展示5.参考文献6.代码获取7.算法辅导·应用定制·读者交流1.摘要随着海洋经济的发展海上救援任务日益频繁多无人机协同搜索与救援为海上救援提供了新的技术途径。针对复杂三维海上风场环境下的多无人机路径规划问题本文构建了基于 Lamb–Oseen 风场模型的三维海上环境模型综合考虑海风影响及无人机间距离等因素设计了多无人机路径代价函数并提出了一种引导式协同控制机制实现多无人机协同路径规划。2.环境模型针对复杂海上环境下的无人机路径规划问题本文在笛卡尔坐标系下构建了三维海上环境模型综合考虑海风、禁飞区域及岛屿地形等关键约束因素。采用 Lamb–Oseen 风场模型对海上风涡结构进行建模以刻画海风对无人机飞行稳定性和能耗的影响将不同风险等级的禁飞区域抽象为球形约束区域以反映多层次飞行限制并通过混合高斯函数对岛屿地形进行建模模拟地形高度变化特征。3.海洋多无人机路径规划模型结合无人机飞行特性分别对飞行速度、最大偏航角和爬升角进行了限制以保证路径的可飞行性同时考虑多无人机协同任务中的通信需求与安全要求引入最大通信距离和最小安全间距约束避免通信失效和飞行冲突。多无人机协同约束条件多无人机任务需要在飞行过程中同时协调无人机之间的空间距离与到达时间在搜索与救援过程中通过对路径关键点间距离的检测约束无人机之间的相对距离确保其始终处于通信范围内并避免发生碰撞d j , k ( x j ( e ) − x k ( f ) ) 2 ( y j ( e ) − y k ( f ) ) 2 ( z j ( e ) − z k ( f ) ) 2 d_{j,k}\sqrt{\left(x_j(e)-x_k(f)\right)^2\left(y_j(e)-y_k(f)\right)^2\left(z_j(e)-z_k(f)\right)^2}dj,k​(xj​(e)−xk​(f))2(yj​(e)−yk​(f))2(zj​(e)−zk​(f))2​在多无人机协同搜索与救援任务中为提高搜索效率需要保证各无人机在满足性能约束的前提下尽可能同时抵达目标区域。本文引入时间协同约束根据无人机的速度范围计算可行的飞行时间区间并结合路径长度确定各无人机的飞行速度使其在满足最短到达时间要求的同时实现同步到达T i ∈ [ D i ν i , m a x , D i ν i , m i n ] T_i\in\left[\frac{D_i}{\nu_{i,max}},\frac{D_i}{\nu_{i,min}}\right]Ti​∈[νi,max​Di​​,νi,min​Di​​]其中T i T_iTi​表示第i ii架无人机的可行飞行时间区间D i D_iDi​表示第i ii架无人机的路径长度v i , m a x v_{i,max}vi,max​表示第i ii架无人机的最大飞行速度v i , m i n v_{i,min}vi,min​表示第i ii架无人机的最小飞行速度。在获得所有无人机的可行飞行时间区间后对其取交集即可得到多无人机的可行同步飞行时间区间T ( T 1 ∩ T 2 ∩ ⋯ T p ) T(T_1\cap T_2\cap\cdots T_p)T(T1​∩T2​∩⋯Tp​)4.结果展示5.参考文献[1] Li H, Miao F, Mei X. Facilitating Multi-UAVs application for rescue in complex 3D sea wind offshore environment: A scalable Multi-UAVs collaborative path planning method based on improved coatis optimization algorithm[J]. Ocean Engineering, 2025, 324: 120701.6.代码获取xx7.算法辅导·应用定制·读者交流xx