基于栅格地图的无人机三维路径规划-matlab仿真_根据栅格地图规划无人机路径-程序员宅基地

基于栅格地图的无人机三维路径规划算法

算法说明

利用matlab三维栅格地图进行路径规划的仿真演示。目的是为了比较不同算法在面对不同三维环境时的路径规划效果，探讨不同类型的三维空间应采用何种搜索策略。本次仅选取了三种不同策略的算法作为代表：基于概率的RRT算法、基于群智能的蚁群算法、基于搜索的A*算法，利用贝塞尔曲线（Bezier Curve）进行简单的路径平滑处理。

程序运行时间 = 算法本身运行时间 + matlab绘制地图时间
故：地图越复杂，算法运行时间越长

注：算法为本人(雪人不见花)原创,注释纯手敲，请大家获取代码后点个免费的赞吧！
（GIthub、b站）

另：算法效率较低，仍有极大的提升空间，算法思路依然有极大的不完善，烦请各位大佬改进修正

完整代码获取

https://download.csdn.net/download/qq_51985653/88878735


https://github.com/Xuerenbujianhua/3DPathplanning

演示视频

B站演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Qz4y1a7sY/?spm_id_from=444.41.list.card_archive.click&vd_source=c5d972a40f6877b991f3c691467df568

运行效果图

使用RRT、A*、ACO分别实现三维路径规划算法的运行效果图

ACO算法

蚁群算法：需要调整参数较多，实现的算法原理也有待精进，故算法效率不高。理想情况下。ACO算法的搜索时间也应只有几秒。

在这里插入图片描述

Astar算法

A*算法原理简单、实现方便。

在这里插入图片描述

RRT算法

RRT算法随机性较强，算法性能上下浮动。

在这里插入图片描述

三种算法综合比较

在同一张地图中比较三种算法的运行效果。

在这里插入图片描述

算法评价

计算算法的搜索效率及路径效率。

在这里插入图片描述

多目标点的路径规划

在这里插入图片描述

代码结构

在这里插入图片描述

代码含详细注释

在这里插入图片描述

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_51985653/article/details/130354767

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