【3D无人机路径规划】基于MATLAB的无人机3D路径规划算法（matlab实现）

本文介绍了如何使用MATLAB编写基于无人机物理特性的动力学模型，探讨了三维路径规划算法（如A*、Dijkstra和RRT）的应用，以及如何在MATLAB中进行碰撞检测和路径优化。通过示例代码展示了如何处理飞行高度限制和路径调整的过程。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

基于无人机的物理特性（如质量、速度、加速度等），使用MATLAB编写无人机的动力学模型。这可以帮助计算无人机的位姿、速度和加速度等关键参数。选择适合三维路径规划的算法，如A*算法、Dijkstra算法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法等。这些算法可以在MATLAB中实现或利用MATLAB的函数库进行调用。在MATLAB中进行碰撞检测，以确保搜索得到的路径不与环境中的障碍物相交。如果发现碰撞，需要对路径进行优化，例如通过路径平滑或最小化路径距离来改进路径结果。基于MATLAB的无人机3D路径规划算法利用MATLAB提供的丰富的数值计算和图形绘制功能，帮助实现高效、准确的路径规划和路径跟踪。同时，MATLAB也提供了许多工具和函数，用于处理三维空间中的环境建模、路径搜索和碰撞检测等任务。

📚2 运行结果

主函数部分代码：

clear;
clc;
cla;

[Z, ref] = dted('n37.dt0');

N_s = 100;
x_s = linspace(1, N_s,N_s);
y_s = linspace(1, N_s,N_s);

x_2d_s = repmat(x_s,N_s,1);
y_2d_s = repmat(y_s',1,N_s);

x_1d_s = zeros(1,N_s*N_s);
y_1d_s = zeros(1,N_s*N_s);

z_1d_s = zeros(1,N_s*N_s);
z_2d_s = zeros(N_s,N_s);

cnt = 1;
for i = 1: N_s %1磊肺 父靛绰何盒
    for j = 1: N_s
        x_1d_s(cnt) = x_2d_s(i,j);
        y_1d_s(cnt) = y_2d_s(i,j);
        z_1d_s(cnt) = Z(i,j);
        z_2d_s(i,j) = Z(i,j);
        cnt = cnt+1;
    end
end

flight_height = 700;% 厚青 臭捞焊促 角力 臭捞啊 臭酒 款亲捞 阂啊瓷茄 镑(厘局拱)
% 厘局拱狼 困摹绰 xn_new, yn_new, z_new 俊 历厘登绢乐澜
i_site = find(z_1d_s > flight_height);  %臭捞 蔼林绰何盒 角力肺 荤侩瞪 农扁 魄窜
xn_new = zeros(1,length(i_site));  
yn_new = zeros(1,length(i_site));  
z_new = zeros(1,length(i_site));