【无人机】基于A星算法实现无人机STK地图的任务规划附matlab代码

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信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

⛄ 内容介绍

提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法.为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁.在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的.仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪.

⛄ 部分代码

TestImg = imread('snap4_2.tif');  %Path of the image file

%TestImg = imadjust(TestImg,[0 1],[1 0]);

TestImg_R = TestImg(:,:,1);

TestImg_G = TestImg(:,:,2);

TestImg_B = TestImg(:,:,3);

chosen_points = impixel(TestImg);

MAXC = max(chosen_points);

MINC = min(chosen_points);

r_max = MAXC(1) + 1;

r_min = MINC(1) - 1;

g_max = MAXC(2) + 1;

g_min = MINC(2) - 1;

b_max = MAXC(3) + 1;

b_min = MINC(3) - 1;

%Add case where max or min becomes 255 or 0 respectively

OutImg = TestImg_R<r_max & TestImg_R>r_min & TestImg_G<g_max & TestImg_G>g_min & TestImg_B<b_max & TestImg_B>b_min;

%OutImg2 = imfill(OutImg,'holes');

% subplot(1,2,1);

% imshow(TestImg);

% subplot(1,2,2);

%imshow(OutImg);

OutImg = OutImg~=1;

imwrite(OutImg,'processed.jpg')

% uicontrol('Style', 'text',...

%        'String', 'Using High Contrast Images',... %replace something with the text you want

%        'Units','normalized',...

%        'Position', [0.5 0.5 0.1 0.1]);

%

% PercentMaterial = sum(OutImg(:))*100/(size(TestImg,1)*size(TestImg,2));

% fprintf('\nPixel Measure of region: %d units',sum(OutImg(:)));

% fprintf('\nPercentage color is : %0.4f%%\n',PercentMaterial);

⛄ 运行结果

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⛄ 参考文献

[1]董箭, 初宏晟, 卢杬樟,等. 基于A星算法的无人机路径规划优化模型研究[J]. 海洋测绘, 2021, 41(3):5.

[2]席庆彪等. "基于A*算法的无人机地面目标跟踪." 火力与指挥控制 42.3(2017):4.

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