研究背景：
无人机在城市环境中的应用呈现出越来越广阔的前景，但复杂的城市地形和障碍物使得无人机的航迹规划变得困难。为了确保无人机能够安全、高效地完成任务并避免与障碍物发生碰撞，需要开展研究来寻找一种有效的路径规划方法。寄生捕食算法（Parasitic Predator Algorithm，PPA）是一种基于仿生学的优化算法，可以用于解决路径规划问题。

研究路线：
本研究旨在基于PPA算法实现复杂城市地形下无人机的避障三维航迹规划。通过将PPA算法应用于路径规划问题，寻找无人机的最佳航迹，使其能够在复杂的城市环境中避开障碍物，实现安全、高效的飞行。

研究方法：

数据获取：收集城市地形数据和障碍物信息，包括建筑物、树木、电线等。
问题建模：将城市地形和障碍物转化为数学模型，定义无人机的起始点、目标点和障碍物的位置。
PPA算法设计：根据无人机的运动特性和避障要求，设计适应性的目标函数和约束条件。将PPA算法应用于路径规划问题，优化目标函数以获得最佳路径。
路径规划实现：根据PPA算法得到的最佳路径，生成无人机的航迹，考虑飞行的平滑性和可行性。
仿真与评估：使用仿真工具对设计的路径规划算法进行验证和评估，考察其在复杂城市地形下的避障性能和效果。
研究过程：

收集城市地形数据和障碍物信息。
将城市地形和障碍物建模为数学模型，定义问题的起始点、目标点和障碍物的位置。
设计适应性的目标函数和约束条件，将PPA算法应用于路径规划问题。
实施PPA算法，通过迭代优化目标函数，得到最佳路径。
根据最佳路径生成无人机的航迹，考虑飞行的平滑性和可行性。
使用仿真工具对设计的路径规划算法进行验证和评估，评估其在复杂城市地形下的避障性能和效果。
根据评估结果进行算法的改进和优化，进一步提高路径规划算法的性能。
通过以上研究过程，可以实现基于寄生捕食算法PPA的复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划。这将为无人机在城市环境中的应用提供可行性和安全性的保障。