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无人机航线规划_航线规划算法

航线规划算法

GitHub - zhm-real/PathPlanning: Common used path planning algorithms with animations.

 路径规划算法(Python&Matlab) - 知乎 (zhihu.com)     

        无人机航线规划,对于无人机的任务执行有着至关重要的作用,无人机在从起点飞向目的点的过程中,如何规划出一条安全路径,并且保证该路径代价最优,是无人机航线规划的主要目的。其中路径最优的含义是,在无人机最小转弯半径、无人机最小俯仰角变化、无人机续航时间等约束条件下,规划出一条航线和飞行时间最短的路径。

一、传统航线规划算法

1.A*算法

首先对地图进行栅格建模,然后使用f=g+h计算每个栅格的距离代价,最后寻找全局最优的一条路径。优点是全局最优,缺点是面积大的情况下,速度很慢。

2.人工势场法

人工势场法,设置固定迭代次数,每迭代一次,计算该位置的引力与斥力的合力,然后根据合力计算下一步的位置,知道到达终点。优点是简单易用,缺点是容易陷入局部最优,例如障碍物如果靠近终点,则不易规划出可用航线。

3.蚁群算法

4.粒子群算法

5.遗传算法

6.RRT算法

二、优缺点对比

三、总结

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