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内容介绍
本文提出了一种基于 RRT_Star 算法的无人机三维路径规划方法，该方法可有效避开球体障碍物。该算法通过在三维空间中构建一棵随机树，并不断扩展树的边界，逐步逼近目标点。同时，算法采用了启发式函数和重新布线策略，以提高规划效率和路径质量。仿真结果表明，该算法能够快速生成可行且平滑的避障路径，有效满足无人机三维路径规划需求。
引言
随着无人机技术的飞速发展，无人机在各种领域得到了广泛应用。在实际应用中，无人机常常需要在复杂的三维环境中执行任务，避障路径规划成为关键技术之一。
传统的路径规划算法，如 A* 算法和 Dijkstra 算法，虽然能够生成最优路径，但计算复杂度高，难以满足实时性要求。而基于随机采样的路径规划算法，如 RRT 算法，则具有计算效率高、易于实现等优点，成为解决无人机三维路径规划问题的有效方法。
RRT_Star 算法
RRT_Star 算法是 RRT 算法的改进版本，它通过引入启发式函数和重新布线策略，提高了规划效率和路径质量。
启发式函数：启发式函数用于估计当前节点与目标点之间的距离，引导树的扩展方向。常用的启发式函数包括欧氏距离和采样距离。
重新布线策略：重新布线策略用于优化树的结构，避免树的过早收敛。当新扩展的节点与树中现有节点距离较小时，算法会尝试将新节点连接到更优的父节点，从而形成更平滑的路径。
带球体障碍避障路径规划
在三维空间中，无人机避障路径规划需要考虑障碍物的存在。本文提出的算法采用球体障碍模型，即障碍物被表示为三维空间中的球体。
算法在扩展树的过程中，需要对每个新扩展的节点进行碰撞检测。如果新节点与障碍物发生碰撞，则该节点将被丢弃。同时，算法会记录障碍物的位置和半径，并将其添加到障碍物列表中。
仿真实验
为了验证算法的性能，我们进行了仿真实验。实验环境为一个三维空间，其中包含多个球体障碍物。无人机的起始点和目标点分别位于空间的两端。
我们比较了算法在不同障碍物密度和目标点位置下的规划效率和路径长度。结果表明，算法能够快速生成可行且平滑的避障路径，即使在障碍物密度较高或目标点位置较偏的情况下，也能保持较高的规划效率和路径质量。
结论
本文提出了一种基于 RRT_Star 算法的无人机三维路径规划方法，该方法可有效避开球体障碍物。算法通过引入启发式函数和重新布线策略，提高了规划效率和路径质量。仿真结果表明，该算法能够快速生成可行且平滑的避障路径，有效满足无人机三维路径规划需求。
该算法可广泛应用于无人机导航、探索和任务执行等领域，为无人机在复杂三维环境中安全高效地执行任务提供了技术支持。
部分代码
function obstacles = generate_obstacles(obstacle_num,min_obs_radius,search_range,start_point,goal) max_iterate=500; %创建圆形障碍物 obstacles=[]; % if min_world_range=250 % x+r>0 => x>r % x+r<250 => x<250-r % x = rand*(250-r)+r iterate = 0; while 1 r=rand*(min(search_range)/2); if r
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 周经中,阳仁庆,向兰仕.基于三维路径规划的旋翼无人机避障技术[J].电气时代, 2018(3):3.DOI:CNKI:SUN:DQSD.0.2018-03-032.
[2] 袁建华,李尚.无人机三维路径规划及避障方法[J].信息与控制, 2021, 50(1):7.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2021.0095.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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