基于Dijkstra算法解决无人机路径规划问题

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布
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本文探讨了如何利用Dijkstra算法解决无人机路径规划问题，将环境抽象为图，通过Matlab实现找到起点到终点的最短路径。算法通过贪心策略选择最近节点并更新邻居节点距离，最终构建最短路径。

基于Dijkstra算法解决无人机路径规划问题

路径规划是无人机应用中的重要问题之一，它涉及到在给定的环境中找到最佳路径，以使无人机能够高效、安全地完成任务。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Dijkstra算法来解决无人机路径规划问题，并提供相应的Matlab代码示例。

Dijkstra算法是一种著名的图算法，用于解决单源最短路径问题。在无人机路径规划中，我们可以将环境抽象为一个图，其中无人机的起始位置和目标位置分别是图的起点和终点，图中的节点代表可能的位置，边表示节点间的连接关系和代价。Dijkstra算法通过计算起点到所有其他节点的最短路径来确定无人机的最佳路径。

下面是使用Matlab实现的基于Dijkstra算法的无人机路径规划示例代码：

function shortestPath = dijkstra(startNode, endNode, adjacencyMatrix)
    n =
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基于Dijkstra算法实现无人机三维路径规划
uote_e的博客
06-27 1613
通过将每一层的坐标点看做图中的一个节点，并计算两个相邻节点之间的距离，我们可以得到一个带权重的图，从而利用Dijkstra算法求出最短路径。初始时，我们需要定义一个记录节点到根结点（起始节点）距离的路线距离表和一个记录该节点的前驱节点的表。考虑一个无人机在三维空间中寻找一条最短路径的问题，我们可以将每一层的坐标点看做图中的一个节点，并计算两个相邻节点之间的距离。对于当前被访问的节点，我们需要根据该节点到相邻节点之间的距离来更新路线距离表和前驱节点表。如果新的距离比原来的更短，则更新路线距离表和前驱节点表。
（1-3） Dijkstra算法：Dijkstra算法的应用案例
码农三叔
06-24 2383
总体而言，Dijkstra算法在交通网络中的最短路径规划中发挥着重要的作用，为实现更高效、更安全的交通系统提供了有力的支持。例如下面是一个在机器人导航系统中使用Dijkstra算法进行全局路径规划的例子，在例子中使用了一个简单的网格地图，其中包含节点（代表地图上的位置）和边（代表连接两个节点的路径）。使用一个字典来跟踪节点到距离的映射，初始化所有节点的距离为无穷大，除了起始节点，起始节点的距离设为0。执行后会打印输出如下所示的最短路径，并绘制交通网络的可视化图形和计算得到的最短路径，如图1-1所示。
2、无人驾驶--路径规划算法：Dijkstra
kevin的博客
01-05 3557
迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，因此又称为狄克斯特拉算法；它是从一个节点遍历其余各个节点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。
多边形之间相交求交点的算法_路径规划算法总结
weixin_39675178的博客
11-24 2469
本文来自知乎网友@搬砖的旺财，地平线机器人算法工程师。作者根据自己本科和硕士阶段的学习经历，整理归纳了所接触过的规划算法。1.自主机器人近距离操作运动规划体系在研究自主运动规划问题之前，首先需建立相对较为完整的自主运动规划体系，再由该体系作为指导，对自主运动规划的各项具体问题进行深入研究。本节将根据自主机器人的思维方式、运动形式、任务行为等特点，建立与之相适应的自主运动规划体系。并按照机...
无人机路径规划与运动控制
weixin_41150257的博客
11-08 1250
在无人机控制、路径规划以及运动控制领域，存在多种算法用于实现无人机的自主飞行、避障、精确定位等任务。
精选资源
【无人机三维路径规划】基于Dijkstra算法解决无人机三维路径规划问题附matlab代码.zip
02-21
本资源聚焦于使用Dijkstra算法解决无人机的三维路径规划问题，并提供了Matlab代码实现。Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具，常被用于科研和工程项目的原型设计和仿真。 Dijkstra算法是一种经典的图论算法，...
【无人机三维路径规划】基于Dijkstra算法解决无人机三维路径规划问题附matlab代码
qq_59747472的博客
02-21 1326
1 简介 基于Dijkstra算法解决无人机三维路径规划问题 2 部分代码 function sdot = quadEOM_readonly(t, s, F, M, params)% QUADEOM_READONLY Solve quadrotor equation of motion% quadEOM_readonly calculate the derivative of the state vector%% INPUTS:% t - 1 x 1, time% s
精选资源
【无人机路径规划】基于A算法求解无人机三维路径规划问题matlab源码.zip
10-20
在这个压缩包中，包含的"【无人机路径规划】基于A算法求解无人机三维路径规划问题matlab源码.pdf"很可能是项目的详细说明或者源代码的解释，它将指导读者理解代码的工作原理，如何运行和修改代码以适应不同场景的...
用python编写Djikstra算法进行机器人路径规划
weixin_41855010的博客
08-03 3466
为了机器人在寻路的过程中避障并且找到最短距离，我们需要使用一些算法进行路径规划（Path Planning），常用的算法有Djikstra算法、A*算法等等，在github上有一个非常好的项目叫做PythonRobotics，其中给出了源代码，参考代码，可以对Djikstra算法有更深的了解。 一、算法原理 如图所示，Djikstra算法要解决的是一个有向权重图中最短路径的寻找问题，图中红色节点1代表起始节点，蓝色节点6代表目标结点。箭头上的数字代表两个结点中的的距离，也就是模型中所谓的代价（cost）。
自动驾驶路径规划五大常用算法（Dijkstra/人工势场/图搜索等）
CV_Autobot的博客
11-09 1万+
编辑|希骥智能网联汽车点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【规划控制】技术交流群后台回复【规划控制综述】获取自动驾驶、智能机器人规划控制最新综述论文！无人驾驶系统的核心可分为四个部分：感知、定位、规划和控制。规划承接环境感知，并下启车辆控制，是实现无人驾驶的关键技术之一。规划是指无人车为了到达某一目的地而做出决策和计划的过程，其规划出来的轨迹...
Robotics: Computational Motion Planning（路径规划）笔记（一）:基于图搜索的方法-Grassfire、Dijkstra和A*算法
qq_42286607的博客
04-28 2238
这是之前Coursera上宾夕法尼亚大学开的Robotics专项课程的第二个部分：Computational Motion Planning，也就是路径规划部分。讲的都是目前最基础的最经典的路径规划算法，适合初学者学习。在这一章我们会讲基于图搜索的方法，其中包括Grassfire、Dijkstra和A*算法。
最短路径问题---Dijkstra算法详解
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William
03-08 86万+
前言 Nobody can go back and start a new beginning,but anyone can start today and make a new ending. Name:Willam Time:2017/3/8 1、最短路径问题介绍 问题解释： 从图中的某个顶点出发到达另外一个顶点的所经过的边的权重和最小的一条路径，称为最短路径 解决问题的算法：...
浅谈路径规划算法之Dijkstra算法
AK_Lady的博客
04-14 9805
迪杰斯特拉（dijkstra）算法是典型的用来解决最短路径的算法，也是很多教程中的范例，由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出，用来求得从起始点到其他所有点最短路径。该算法采用了贪心的思想，每次都查找与该点距离最的点，也因为这样，它不能用来解决存在负权边的图。解决的问题大多是这样的：有一个无向图G(V,E)，边E[i]的权值为W[i]，找出V[0]到V[i]的最短路径。  算法的步骤如下：
ROS中的路径规划算法dijkstra和A*
qq91752728的博客
04-19 2万+
ROS Navigation包里面的GlobalPlanner自带是提供了两种全局路径规划的方法，dijkstra和A* dijkstra 大家都知道了，A*在之前的一篇博客里面有介绍 A* 评估函数 为 f(n) = g(n) + h(n) g(n) 为起点到已经搜寻过的节点的代价值 h(n) 为当前节点到目标节点(终点)的值 在这里我们可以看到A* 考虑了已经遍历过的点和未遍历过...
算法--位运算
最新发布
budingxiaomoli的博客
11-30 732
本文总结了常见的位运算原理及其应用。基础位运算包括左移、右移、按位取反、与或非等操作。重点介绍了位图思想在哈希表优化中的应用，以及提取/删除最右侧1的方法。通过5道LeetCode题目展示了位运算的实际应用：判断字符唯一性（位图优化）、寻找缺失数字（异或运算）、两数之和（无进位相加）、只出现一次数字（位统计）和消失的两个数（分类异或）。这些题目展示了位运算在节省空间、提高效率方面的优势，为解决算法问题提供了新的思路。
湘大头歌程-Ride to Office练习笔记
myw071205的博客
11-29 761
Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别
dfs|mask^翻转
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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注意到：灯泡状态周期是6。
进阶数学算法-取石子游戏(ZJOI2009)
Ayanami_Rei的博客
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ZJOI 2009 取石子游戏
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
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本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
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