【无人机】使用贪婪梯度下降算法进行避障四旋翼路径规划的 Matlab 仿真（Matlab实现）

荧光Matlab

已于 2024-10-12 19:39:36 修改

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文章标签： matlab 开发语言

于 2024-10-12 19:30:54 首次发布

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

一、背景与目的

随着四旋翼飞行器在各个领域的广泛应用，如航拍、物流配送、环境监测等，其在复杂环境中的自主导航和路径规划问题变得至关重要。本研究旨在利用贪婪梯度下降算法为四旋翼飞行器进行有效的路径规划，使其能够在存在障碍物的环境中安全、高效地从起始位置到达目标位置。

二、贪婪梯度下降算法原理

贪婪梯度下降算法结合了贪婪算法和梯度下降算法的特点。贪婪算法在每一步选择局部最优解，以快速接近目标。而梯度下降算法通过计算目标函数的梯度来确定下降方向，以最小化目标函数。在路径规划中，目标函数通常考虑路径长度、安全性（与障碍物的距离）等因素。该算法不断地在当前位置评估周围的可行方向，选择使目标函数值下降最快的方向前进，同时避免与障碍物发生碰撞。

三、Matlab 仿真过程

环境建模：使用 Matlab 建立四旋翼飞行器的运行环境，包括障碍物的位置、大小和形状，以及起始位置和目标位置的设定。
算法实现：在 Matlab 中编程实现贪婪梯度下降算法，包括计算目标函数、确定可行方向、更新飞行器位置等步骤。
仿真运行：启动仿真，让四旋翼飞行器从起始位置开始，按照算法规划的路径飞行，同时实时监测飞行器与障碍物的距离，确保避障效果。
结果分析：分析仿真结果，包括路径长度、飞行时间、避障成功率等指标，评估算法的性能。

📚2 运行结果

部分代码：

function [data, params] = simulate
    
    % Parameters
    % - gravity
    params.g = 9.81;
    % - mass
    params.m = 0.7;
    % - moment of inertia
    params.J = diag([0.004, 0.005, 0.007]);
    % - spar length
    params.l = 0.17;
    % - aerodynamic force and moment coefficients
    params.kF = 1e-5;
    params.kM = 1e-7;
    % - maximum spin rate
    params.sigmamax = (1e3);
    % - radius of bounding volume (sphere) around quadrotor
    params.r = 3*params.l;
    % - sample time
    params.dt = (1/50);
    
    % Simulation
    % - initial time
    t0 = 0;
    % - initial state
    o0 = [-1.5; 1; -2];
    theta0 = [0; 0; 0];
    v0 = [0; 0; 0];
    w0 = [0; 0; 0];
    x0 = [o0; theta0; v0; w0];
    % - final time
    t1 = 10;
    
    % Problem
    % - desired position
    o_desired = [-1.5; 1.5; -2];
    % - goal position
    o_goal = [1.5; -1.0; -1.5];
    % - obstacles
    %   * create an empty cell array to hold obstacles
    obst = {};
    %   * uncomment this line to add a single spherical obstacle (center, radius)
%      obst = AddObstacle_Sphere(obst, [0; 1; -2], 0.5)
    %   add n randomly located spherical obstacles:
    n = 20;
    obst = AddObstacle_RandomSpheres(obst, n, 0.1, 0.5, 2.5, 2.5, 2.5, ...
                                     o_desired, o_goal, params);
	
    % DESIGN
    % - controller    
    params.xe = [o_desired;zeros(9,1)];
    params.ue = [0;0;0;params.m*params.g];
    [Ad,Bd] = getAdBd(params.xe,params.ue,params.dt,params.m,params.g,params.J);
    Q = diag([100,100,100,1,1,1,1,1,1,1,1,1]);
    R = diag([1,1,1,0.25]);
    params.K = dlqr(Ad,Bd,Q,R);
    % - planner
    params.k_att = 1;
    params.b_att = 1;
    params.k_rep = 1.1;
    params.b_rep = .1;
    params.k_des = 1*params.dt;