【无人机三维路径规划】基于RRT算法实现无人机三维路径规划附matlab代码

简介: 【无人机三维路径规划】基于RRT算法实现无人机三维路径规划附matlab代码

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⛄ 内容介绍

基于改进的RRT(Rapidly-exploring Random Tree)算法可以用于实现无人机的三维路径规划。RRT是一种基于树结构的采样算法,通过随机采样和逐步生长树来搜索可行路径。

以下是基于改进的RRT算法实现无人机三维路径规划的基本步骤:

  1. 环境建模:将无人机所在的三维空间环境进行建模,包括障碍物、起点和目标位置等。可以使用三维地图或传感器数据进行建模。
  2. 初始化RRT树:将起点设置为RRT树的根节点。
  3. 随机采样:在三维空间中随机采样一个点作为目标位置。可以根据实际情况,考虑起点和目标位置附近的采样概率更高,以加快搜索速度。
  4. 最近邻节点搜索:在RRT树中搜索距离目标位置最近的节点作为当前节点。
  5. 新节点生成:根据当前节点和随机采样得到的目标位置,生成一个新的节点。可以通过插值、融合、平滑等技术来生成平滑的路径。
  6. 碰撞检测:检测新生成节点与障碍物之间是否存在碰撞。如果存在碰撞,则舍弃该节点,否则将其加入RRT树。
  7. 路径连接:将新节点与当前节点连接,形成一条路径。
  8. 判断终止条件:判断新节点是否接近目标位置。如果接近目标位置,则生成最终路径。
  9. 迭代搜索:重复步骤3到步骤8,直到生成最终路径或达到最大迭代次数。
  10. 路径优化:对生成的路径进行优化,包括平滑处理、局部调整等,以提高路径的质量和可行性。

⛄ 部分代码

clear allclcformat longclose all%% 环境生成start = [120 20 50];goal  = [50 800 30];% start = [100 50 80];% goal  = [300 900 200];% goal  = [700 800 30];Task.Boundary = reshape([ min(min(start).*ones(1,3),min(goal).*ones(1,3));max(max(start).*ones(1,3),max(goal).*ones(1,3))],[1,6]) ; Task.IniState = start ;Task.FinState = goal ;Task.Timeinte = [ 0 , 1000 ] ;Task.DisScale = [50,50] ; % 环境参考点数Task.Peaks    = [413,275,689,469,800,0;...                 248,496,441,717,0  ,200] ; % 列数为山峰个数             % randi([1,800],[2,5])% Task.Peaks(3,:) = [200,200,300,150,400,200] ; % 山峰高度 randi([1,200],[1,5])Task.Peaks(3,:) = [400,300,500,150,300,200] ;Task.Peaks(4,:) = 150* ones(1,size(Task.Peaks,2)) ; % 山峰陡峭度 XTask.Peaks(5,:) = 120* ones(1,size(Task.Peaks,2))  ; % 山峰陡峭度 YCycle2.path(1,:) = [ 0 650 80 ] ;Cycle2.vel   =0.2  ;Cycle2.t(1)  = 0   ;Cycle2.R(1)     = 5 ;enR = 0.1 ;for ii = 2 : 3000    Cycle2.t(ii) = Cycle2.t(ii-1) + dt ;    Cycle2.path(ii,:) = Cycle2.path(ii-1,:) + dt * [ Cycle2.vel, 0 , 0] ;    Cycle2.R(ii,:) = Cycle2.R(ii-1,:) + dt * enR ;    if Cycle2.path(ii,1) < -200        Cycle2.vel = - Cycle2.vel ;        Cycle2.path(ii,:) = Cycle2.path(ii-1,:) ;    end    if Cycle2.path(ii,1) > 100        Cycle2.vel = - Cycle2.vel ;        Cycle2.path(ii,:) = Cycle2.path(ii-1,:) ;    endendt0 = 0 ;% start = [0 0 30];% start = [120 20 50];% goal  = [50 800 30];start = [100 50 80];goal  = [300 900 200];hold onplot3(start(1),start(2),start(3),'sg','MarkerSize',20,'Linewidth',2)plot3(goal(1),goal(2),goal(3),'sr','MarkerSize',20,'Linewidth',2)path = RRTplanDyn(start,goal,PeakData,rou,Task,cons,'b','r',dt,Cycle1,Cycle2,t0);% path = RRTplanDyn(start,goal,PeakData,'b','r',dt,Cycle1,Cycle2,t0);figure(2)hold ongrid offbox  onaxis equalview(-38,58)colormap('summer')% colormap('hot')surf(PeakData.X,PeakData.Y,PeakData.H,'EdgeColor','interp')plot3(start(1),start(2),start(3),'sg','MarkerSize',20,'Linewidth',2)plot3(goal(1),goal(2),goal(3),'sr','MarkerSize',20,'Linewidth',2)% plot3(200,350,80,'vr','MarkerSize',12,'Linewidth',1)plot3(200,380,80,'vr','MarkerSize',12,'Linewidth',1)plot3(0,650,80 ,'vr','MarkerSize',12,'Linewidth',1)for ii = 2 : size(path,1)    hold on    plot3(path(ii-1:ii,1), path(ii-1:ii,2), path(ii-1:ii,3),'LineWidth',2,'Color','b');    tempC = interp1(Cycle1.t,Cycle1.path,path(ii,4)) ;    enemyR = interp1(Cycle1.t,Cycle1.R,path(ii,4)) ;    pt = plot3(tempC(1),tempC(2),tempC(3),'vr','LineWidth',1.5,'MarkerSize',7);    pt2 = circlr3(tempC(1),tempC(2),tempC(3),enemyR,1.5) ;    tempC = interp1(Cycle2.t,Cycle2.path,path(ii,4)) ;    enemyR = interp1(Cycle2.t,Cycle2.R,path(ii,4)) ;    pt3 = plot3(tempC(1),tempC(2),tempC(3),'vr','LineWidth',1.5,'MarkerSize',7);    pt4 = circlr3(tempC(1),tempC(2),tempC(3),enemyR,1.5) ;    pause(0.1);    delete (pt)    delete (pt2)    delete (pt3)    delete (pt4)endfigure(3)hold ongrid onbox  onaxis equalview(-38,58)colormap('summer')% colormap('hot')surf(PeakData.X,PeakData.Y,PeakData.H,'EdgeColor','interp')plot3(start(1),start(2),start(3),'sg','MarkerSize',20,'Linewidth',2)plot3(goal(1),goal(2),goal(3),'sr','MarkerSize',20,'Linewidth',2)plot3(40,400,100,'vr','MarkerSize',12,'Linewidth',1)plot3(0,650,80 ,'vr','MarkerSize',12,'Linewidth',1)tplot = linspace(path(1,4),path(end,4),10) ;pplot  = spline(path(:,4)',path(:,1:3)',tplot) ;tplot2 = linspace(tplot(1),tplot(end),100) ;pplot   = spline(tplot,pplot,tplot2) ;plot3(pplot(1,:),pplot(2,:),pplot(3,:),'LineWidth',2,'Color','b')% target = [pplot;tplot2]' ;% save('target.mat','target')

⛄ 运行结果


⛄ 参考文献

[1] 赵霖.基于机载高光谱数据空谱联合特征的3D-CNN树种分类算法[D].北京林业大学,2019.

[2] 燕雪峰,徐加昊.一种基于改进蝴蝶算法的无人机三维路径规划方法及系统.CN202210903743.4[2023-07-28].

[3] 杨向东,周汶锋,张陈宏,等.基于无人机倾斜摄影的三维路径规划[J].机电工程技术, 2023, 52(4):155-160.

[4] 李兆强,张时雨.基于快速RRT算法的三维路径规划算法研究[J].系统仿真学报, 2022, 34(3):9.DOI:10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0829.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

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

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

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合




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