【MATLAB】山地复杂地形无人机航路规划仿真一、引言近年来，无人机凭借机动灵活、作业范围广、无需人员抵近作业的优势，广泛应用于山地地质勘探、森林防火巡检、山地灾害救援、地形测绘、野外物资投送等领域。相较于城市、平原等常规场景，山地地形具备地形起伏剧烈、沟壑纵横、山体障碍密集、空域遮挡复杂的典型特征，属于高落差、强障碍、三维非结构化复杂作业环境。传统二维平面航路规划方法仅能实现水平避障，无法适配山地高低起伏的立体地形约束，极易出现擦山、撞山、低空坠机等安全事故，严重制约无人机山地自主作业的安全性与稳定性。无人机山地航路规划的核心任务，是在贴合真实山地高程地形的基础上，综合山体障碍、飞行高度、机动性能、飞行能耗等多重约束，求解一条全程无碰撞、高度适配地形、航迹平滑、能耗最优的三维可行航路。现阶段主流航路规划算法各有适配短板：A*、Dijkstra等启发式搜索算法在三维山地场景中搜索冗余度高、航迹拐点密集、地形适配性差；粒子群、遗传算法易陷入局部最优、后期收敛震荡，难以适配山地复杂非规则地形；传统灰狼优化算法结构简单、寻优稳定性强，但存在全局搜索与局部开发失衡、迭代收敛速度慢、复杂地形下寻优精度不足等问题，规划航路易出现高度突变、贴近山体、冗余航段过多等缺陷。针对山地复杂地形无人机航路规划的技术痛点，本文提出一种自适应改进灰狼优化算法（I-GWO）。结合山地地形专属特征，构建基于高程矩阵的三维真实山地地形模型，精准模拟山体起伏、陡坡、沟壑等复杂地貌；优化传统灰狼算法收敛因子，设计非线性动态收敛策略，平衡算法全局探索与局部寻优能力；引入自适应柯西变异机制，提升种群多样性，规避算法早熟收敛、局部最优问题；构建融合地形避障、飞行能耗、航迹平滑、高度约束的多目标适应度函数，全方位优化航路综合性能。基于MATLAB搭建三维山地仿真平台，完成传
