基于BOA-BP神经网络的四旋翼飞行器路径优化

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2025.03.009

摘要/Abstract

摘要：

针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题，提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本，通过BOA-BP算法对神经网络进行训练，从而确定了最佳飞行路径。仿真结果表明，与传统的BOA算法相比，所提出的BOA-BP算法模型可以有效减小四旋翼飞行器路径的误差，均方根误差可从1.60%降低到0.003%。

关键词: 四旋翼, 飞行器, 蝴蝶优化算法, BP神经网络, 路径优化, 训练样本, 误差处理

Abstract:

An optimization method for BP neural networks based on the butterfly optimization algorithm （BOA） is proposed to address the issue of inaccurate path planning for quadcopters in multi-obstacle environments. The points of the quadcopter along the designated path are used as training samples for the neural network， and the BOA-BP algorithm is employed to train the network to determine the optimal flight path. The simulation results show that the proposed BOA-BP model effectively reduces the path error of the quadcopter compared to the traditional BOA algorithm， with the root mean square error decreasing from 1.60% to 0.003%.

Key words: quadcopter, aircraft, butterfly optimization algorithm（BOA）, back propagation（BP） neural network, path optimization, training sample, error processing

中图分类号:

TH161

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图/表 8

图1 BP神经网络结构图

Fig. 1 BP neural network structure diagram

图2 BOA-BP模型流程图

Fig. 2 BOA-BP Model Flowchart

表1 各类优化算法参量初始值

Table 1 Initial values of various optimization algorithm parameters

优化算法	参数类型	初始值
BOA	初始学习率	0.1
BOA	梯度阈值	0.01
BOA-BP	初始学习率	0.001
BOA-BP	梯度阈值	0.1

图3 四旋翼飞行器实体结构图

Fig. 3 Physical structure diagram of a four rotor aircraft

图4 优化前的路径图

Fig. 4 Path diagram before optimization

图5 优化后的路径图

Fig. 5 Optimized path map

图6 优化前后的路径误差对比图

Fig. 6 Comparison of path errors before and after optimization

表2 模型数据对比

Table 2 Model data comparison

网络模型	平均绝对误差	均方根误差
BOA	2.178 6	1.595 4
BOA-BP	0.004 068 6	0.003 190 1

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