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🔥 内容介绍
一、核心痛点：山地环境无人机任务分配与航迹规划的挑战
无人机在山地场景（如测绘、巡检、搜救）中执行多任务点作业时，面临四大核心挑战：
地形复杂性：山地海拔起伏剧烈、坡度变化大，需避免撞山，同时保证飞行稳定性；
任务点分散：多任务点随机分布在三维空间，直接按顺序航行导致航迹冗长、能耗过高；
三维约束：航迹需兼顾 x（经度）、y（纬度）、z（高度）三维优化，平衡路径长度与地形适配；
安全性要求：飞行高度需高于地形安全阈值（如 50m），规避陡坡、沟壑等危险区域。
解决方案需实现 “地形建模 - 任务聚类 - 航迹排序 - 路径优化” 闭环：通过三维地形生成还原山地环境，K-means 聚类将分散任务点分组，任务排序优化组内航行顺序，最终生成安全、高效的三维航迹。
二、核心技术：全流程实现逻辑与步骤
（一）第一步：三维山地地形生成（环境建模）
采用 “数字高程模型（DEM）+ 随机地形生成” 结合的方式，精准还原山地起伏特性：
地形生成算法：改进型 Perlin 噪声
核心原理：通过多层噪声叠加，生成自然、连续的山地地形，避免人工痕迹；
实现步骤：
定义地形范围：设置三维坐标系（x∈[0,10000m]，y∈[0,10000m]，z 为海拔），栅格分辨率 10m×10m（平衡精度与计算量）；
基础噪声生成：生成底层 Perlin 噪声（频率 0.001，振幅 500m），定义山地整体起伏趋势；
细节噪声叠加：叠加 2-3 层高频噪声（频率 0.005/0.01，振幅 100/50m），模拟山峰、沟壑等细节；
地形平滑：通过高斯滤波（标准差 σ=2）平滑地形，避免尖锐突变（符合自然山地特性）；
海拔约束：设置最低海拔 50m，最高海拔 1500m，坡度约束≤45°（避免超出无人机飞行能力）。
地形数据输出与可视化
数据格式：生成栅格化 DEM 数据（矩阵形式，每个元素为对应 (x,y) 坐标的海拔 z）；
可视化工具：Python 的Matplotlib（3D 曲面图）、Mayavi（三维地形渲染），或 C++ 的OSG（工程级可视化）；
关键参数：地形粗糙度（噪声振幅比例）、山峰密度（高频噪声强度），可根据实际场景调整。
（二）第二步：随机任务点采样（任务生成）
基于生成的三维地形，采样满足约束的随机任务点（如测绘点、巡检目标）：
采样约束条件
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⛳️ 运行结果
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📣 部分代码
a=40;%任务数
b=5;%聚类数
%% 随机生成N个山峰的特征参数
for i = 1:N
peaksInfo(i).center = [mapRange(1) * (rand*0.8+0.2), mapRange(2) * (rand*0.8+0.2)];
peaksInfo(i).height = mapRange(3) * (rand*0.7+0.3);
peaksInfo(i).range = mapRange*0.1*(rand*0.7+0.3);
end
%% 计算山峰曲面值
peaksData = [];
for x = 1:mapRange(1)
for y = 1:mapRange(2)
sum = 0;
for k = 1:N
h_i = peaksInfo(k).height;
x_i = peaksInfo(k).center(1);
y_i = peaksInfo(k).center(2);
x_si = peaksInfo(k).range(1);
y_si = peaksInfo(k).range(2);
sum = sum + h_i * exp(-((x-x_i)/x_si)^2 - ((y-y_i)/y_si)^2);
end
🔗 参考文献
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