✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
随着无人机技术的日益成熟,其应用领域也迅速扩展,从农业植保、物流运输到环境监测、应急救援,无人机都发挥着越来越重要的作用。在这些应用场景中,一个关键的技术问题就是无人机路径规划。一个高效、安全的路径规划算法可以显著提升无人机作业效率,降低作业风险。本文旨在探讨一种基于IRM (Influence Region Map) 和 RRT* (Informed Rapidly-exploring Random Tree star) 的无人机路径规划方法,并深入分析其原理、优势与局限性。
传统的路径规划算法,例如A算法、Dijkstra算法等,在静态环境下表现良好,但当环境复杂或存在动态障碍物时,其计算效率会显著降低。而RRT算法作为一种基于采样的算法,具有概率完备性,能够快速探索未知环境,因此在无人机路径规划领域得到广泛应用。然而,RRT算法也存在一些不足,例如路径的随机性较大,通常不够平滑,且容易陷入局部最优。为了克服这些缺陷,RRT算法被提出,它通过引入重连接步骤和最优代价传播机制,保证了算法的渐近最优性。
然而,RRT算法在复杂环境下仍然面临挑战,尤其是在存在大量障碍物时,算法的收敛速度会显著降低。这是因为RRT算法在整个搜索空间中均匀采样,效率较低。为了提高RRT算法的搜索效率,我们可以利用一些启发式信息来引导搜索过程。本文引入IRM,即影响区域地图,来作为一种启发式策略,提升RRT算法的性能。
IRM的构建与应用
IRM的思想是,将环境中的障碍物进行建模,并定义一个影响区域,该区域表示障碍物对无人机飞行安全的影响范围。例如,可以根据障碍物的大小、形状以及无人机的飞行高度等因素来确定影响区域的大小和形状。影响区域内的点被认为是不安全的,应该尽量避免通过。
具体而言,IRM的构建可以分为以下几个步骤:
- 环境建模:
首先,需要对环境进行建模,获取障碍物的精确位置和形状信息。这可以通过多种方式实现,例如激光雷达扫描、视觉SLAM等。
- 影响区域定义:
针对每个障碍物,定义其影响区域。影响区域的形状和大小可以根据实际需求进行调整,通常可以采用圆形、椭圆形或者多边形等形状。例如,对于一个高度较高的建筑物,其影响区域可以设置为一个较大的圆柱体。
- 影响值计算:
在每个影响区域内,计算影响值。影响值表示该点受到障碍物影响的程度,距离障碍物越近的点,影响值越大。影响值可以采用不同的函数进行计算,例如高斯函数、指数函数等。
- IRM地图构建:
将所有障碍物的影响区域叠加起来,形成IRM地图。IRM地图上的每个点都对应一个影响值,该值表示该点受到所有障碍物的影响总和。
在RRT*算法中,IRM可以用来指导采样过程。具体来说,可以采用以下策略:
- 避免高影响区域采样:
在采样时,尽量避免在高影响值的区域采样。这意味着算法会更多地在安全区域进行探索,从而减少不必要的计算。
- 向低影响区域偏向采样:
可以设计一个概率分布,使得算法更有可能在低影响值的区域采样。这可以通过调整采样概率来实现,例如,可以根据影响值的大小来分配采样权重。
通过将IRM融入RRT*算法,可以有效地提高算法的搜索效率,缩短路径规划时间,并提高路径的安全性。
基于IRM和RRT*的路径规划算法流程
基于IRM和RRT*的路径规划算法流程如下:
- 构建环境模型:
通过传感器或其他方式获取环境信息,构建环境模型,包括障碍物的位置、形状等信息。
- 构建IRM地图:
根据环境模型,定义障碍物的影响区域,计算影响值,构建IRM地图。
- 初始化RRT*树:
将起始点作为根节点加入RRT*树。
- 迭代搜索:
a. 采样: 根据IRM地图,采用偏向低影响区域的采样策略,生成新的采样点。
b. 寻找最近节点: 在RRT树中寻找距离采样点最近的节点。
c. 延伸: 从最近节点向采样点方向延伸一步,生成新的节点。
d. 碰撞检测: 判断新的节点是否与障碍物发生碰撞。如果发生碰撞,则放弃该节点。
e. 连接: 如果新的节点没有发生碰撞,则将其加入RRT树,并找到距离该节点最近的若干个节点。
f. 重连接: 对于找到的每个最近节点,判断从起始点经过新节点到达该节点的代价是否小于当前代价。如果小于,则更新该节点的父节点为新节点。
g. 代价传播: 更新RRT*树中所有节点的代价信息。 - 判断终止条件:
如果RRT*树中存在距离目标点足够近的节点,则算法终止。
- 路径提取:
从目标点回溯到起始点,提取最优路径。
优势与局限性
基于IRM和RRT*的路径规划方法具有以下优势:
- 提高了搜索效率:
IRM可以有效地引导RRT*算法的搜索方向,使其更多地在安全区域进行探索,从而提高了搜索效率。
- 提高了路径安全性:
通过避免高影响区域,可以生成更加安全的路径,降低无人机与障碍物发生碰撞的风险。
- 保证了渐近最优性:
RRT*算法保证了算法的渐近最优性,即使在复杂环境下,也能找到接近最优的路径。
该方法也存在一些局限性:
- IRM的构建需要精确的环境信息:
IRM的构建依赖于精确的环境信息,如果环境信息不准确,则会影响算法的性能。
- 计算复杂度较高:
RRT*算法的计算复杂度较高,尤其是在复杂环境下,计算时间会比较长。
- 参数调整比较困难:
IRM的影响区域大小、影响值计算函数等参数需要根据实际情况进行调整,参数调整比较困难。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
📣 部分代码
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 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、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
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|GCN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
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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
🌈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
🌈 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、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
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、水声通信、通信上传下载分配
🌈 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇