【无人机三维路径规划】基于A_Star算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划附Matlab代码
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物理应用 机器学习
内容介绍
随着无人机技术的飞速发展，无人机在军事、民用等领域得到了广泛的应用。然而，在复杂地形环境中，无人机面临着来自地形、障碍物和威胁等多方面的风险。为了提高无人机的安全性，本文提出了一种基于 A* 算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划方法。该方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。仿真结果表明，该方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。
1.引言
无人机在复杂地形环境中面临着来自地形、障碍物和威胁等多方面的风险。地形和障碍物可以通过传感器探测和避障算法进行处理，而威胁则需要通过威胁评估和避障规划来应对。威胁评估是识别和评估复杂地形环境中潜在威胁的过程，威胁概率地图是表示威胁分布的一种有效方法。避障规划是根据威胁概率地图规划无人机航迹，避开威胁区域的过程。
A* 算法是一种广泛应用于路径规划的启发式搜索算法。它通过评估节点的启发式函数和路径代价来选择最优路径。启发式函数表示节点到目标节点的估计距离，路径代价表示节点到当前节点的实际距离。A* 算法通过迭代搜索，不断更新节点的启发式函数和路径代价，最终找到最优路径。
2.威胁概率地图构建
威胁概率地图是表示复杂地形环境中威胁分布的一种有效方法。它将复杂地形环境划分为网格，并根据每个网格中威胁的概率计算网格的威胁概率。威胁概率可以通过威胁评估模型计算得到。威胁评估模型可以根据具体场景和威胁类型进行设计。
3.基于 A* 算法的避障三维航迹规划
基于 A* 算法的避障三维航迹规划方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。具体步骤如下：
**初始化：**将无人机当前位置设为起始节点，目标位置设为目标节点。将威胁概率地图中的所有网格设为候选节点。
**评估：**计算每个候选节点的启发式函数和路径代价。启发式函数表示候选节点到目标节点的估计距离，路径代价表示候选节点到当前节点的实际距离。
**选择：**选择启发式函数和路径代价最小的候选节点作为当前节点。
**更新：**将当前节点加入已访问节点列表，并更新候选节点的启发式函数和路径代价。
**判断：**如果当前节点为目标节点，则规划完成。否则，返回步骤 2。
4.仿真结果
为了验证本文提出的方法，进行了仿真实验。仿真场景为一个复杂地形环境，其中包含山脉、河流和建筑物。威胁概率地图通过威胁评估模型计算得到。无人机从起始点飞往目标点，避开威胁区域。
仿真结果表明，本文提出的方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。与传统避障算法相比，本文提出的方法能够规划出更短的航迹，减少无人机的飞行时间和能量消耗。
5.结论
本文提出了一种基于 A* 算法实现复杂地形下无人机威胁概率地图最短路径避障三维航迹规划方法。该方法利用威胁概率地图表示复杂地形环境中的威胁分布，并采用 A* 算法求解威胁概率地图上最短路径，实现无人机避障三维航迹规划。仿真结果表明，该方法能够有效避开复杂地形中的威胁，规划出安全且高效的航迹。
部分代码
clc;
clear;
close all
%% 参数区
%参数初始化
c1=3; %个体学习因子
c2=3; %社会学习因子
w_max=0.9; %设置最大惯性权重为0.9
w_min=0.4; %设置最小惯性权重为0.4
max_die_dai=250; %迭代次数设置为200
size_zhong_qun=100; %粒子种群规模设置为100
WT_N=randi(10,size_zhong_qun,1); %初始化粒子风机的位置
PV_N=randi(100,size_zhong_qun,1); %初始化粒子光伏的位置
DE_N=randi(7,size_zhong_qun,1); %初始化粒子柴油发电机的位置
SB_N=randi(150,size_zhong_qun,1)+100; %初始化粒子蓄电池的位置
X=round([WT_N PV_N DE_N SB_N]);
v=3.*rands(size_zhong_qun,4); %初始化粒子的飞翔速度
⛳️ 运行结果
参考文献
[1]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.
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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