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内容介绍
随着无人机技术的飞速发展，无人机在城市环境中的应用越来越广泛。在复杂城市地形下，无人机三维路径规划至关重要，直接影响无人机的安全性和效率。本文提出了一种基于 A 星算法的无人机三维路径规划方法，该方法考虑了城市建筑物和障碍物的约束，能够有效地生成满足安全性和效率要求的三维航迹。
1. 引言
无人机三维路径规划是无人机自主导航的关键技术之一。在复杂城市地形下，无人机面临着建筑物、电线杆等障碍物的阻挡，传统二维路径规划方法无法满足需求。因此，需要研究适用于复杂城市地形的无人机三维路径规划方法。
2. A 星算法简介
A 星算法是一种启发式搜索算法，广泛应用于路径规划问题。该算法通过评估节点的启发式函数和路径代价，选择最优路径。启发式函数估计从当前节点到目标节点的距离，路径代价表示从起点到当前节点的实际距离。
3. 基于 A 星算法的无人机三维路径规划
本文提出的无人机三维路径规划方法基于 A 星算法，具体步骤如下：
**构建三维网格地图：**将城市地形离散化为三维网格地图，每个网格单元表示无人机可占据的空间。 **设置起点和终点：**确定无人机的起点和终点位置。 **计算启发式函数：**使用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发式函数，估计从当前节点到目标节点的距离。 **计算路径代价：**计算从起点到当前节点的实际距离，作为路径代价。 **选择最优路径：**根据启发式函数和路径代价，选择具有最小代价的节点作为最优路径。 **更新网格地图：**将最优路径上的网格单元标记为已访问。 **重复步骤 3-6，直到找到目标节点：**不断重复以上步骤，直到找到目标节点，从而得到无人机三维航迹。
4. 考虑障碍物约束
在复杂城市地形下，无人机面临着建筑物和障碍物的阻挡。本文的方法考虑了障碍物约束，具体体现在以下方面：
**障碍物检测：**利用激光雷达或视觉传感器检测城市环境中的障碍物。 **网格地图更新：**将障碍物所在网格单元标记为不可通行。 **路径规划：**在 A 星算法中，将障碍物网格单元作为不可访问节点，避免无人机与障碍物碰撞。
5. 仿真实验
为了验证本文方法的有效性，进行了仿真实验。实验场景为一个复杂城市地形，包含高层建筑、电线杆等障碍物。实验结果表明：
**路径规划成功率高：**本文方法在所有实验场景中均成功生成三维航迹。 **航迹满足安全要求：**生成的航迹避开了所有障碍物，确保了无人机的安全飞行。 **航迹效率较高：**生成的航迹长度较短，飞行时间较少，提高了无人机的效率。
6. 结论
本文提出了一种基于 A 星算法的无人机三维路径规划方法，该方法考虑了城市建筑物和障碍物的约束，能够有效地生成满足安全性和效率要求的三维航迹。该方法具有较高的路径规划成功率、安全性、效率，为无人机在复杂城市地形下的自主导航提供了有力支持。
部分代码
function localGridMap = gridMapGenerate(mapSize, gridSize, objectInfo)% Input:% mapSize:qujukongjiandaxiao% gridSize:wanggedaxiao% objectInfo:weizhi% Output:% loaclGridMap:jubuwanggetu% function: chuanjianjubuwangge % author:% data: %shanggehualocalGridMapSize = [mapSize(1)/gridSize(1), mapSize(2)/gridSize(2)];%difuInfolocalGridMap = zeros(localGridMapSize);localGridMap(objectInfo(1)/gridSize(1), objectInfo(2)/gridSize(2)) = 1 ;localGridMap(2,2)=1;localGridMap(3,4)=1;localGridMap(7,8)=1;% draw for debug end
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 杜晓玉,郭启程,李茵茵,et al.城市环境下基于改进鲸鱼算法的无人机三维路径规划方法[J].计算机科学, 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.
[2] 高九州,张焯.基于改进A*算法的无人机三维空间避障路径规划[J].计算机测量与控制, 2023(12):203-209,223.
[3] 马云红,张恒,齐乐融,等.基于改进A^*算法的三维无人机路径规划[J].电光与控制, 2019, 26(10).DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2019.10.005.
[4] 孙静,吴碧,许玉堂,等.复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究[J].弹箭与制导学报, 2014, 34(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-9728.2014.03.044.
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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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