【路径规划】UGV 和 UAV 的混合路径规划方法（Matlab代码实现）

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💥1 概述

"UGV 和 UAV 的混合路径规划方法"旨在解决地面车辆（UGV）和无人机（UAV）协同工作时的路径规划问题。该方法结合了地面和空中平台的特点，以优化任务执行效率和路径安全性。地面车辆和无人机在许多应用中需要共同执行任务，例如搜索与救援、监测和巡逻等。UGV 和 UAV 的不同特性（如速度、机动性和高度）需要综合考虑，以确保有效的任务执行和路径规划。 地面车辆和无人机之间通过通信协作，共同决策最佳路径和任务执行策略。"UGV 和 UAV 的混合路径规划方法"通过有效地整合地面车辆和无人机的能力，实现了更高效、更安全的任务执行和路径规划，具有广泛的应用前景。

引言

随着无人系统技术的快速发展，地面无人车辆（UGV）与无人机（UAV）的协同作业已成为复杂任务执行的核心支撑。UGV凭借其负载能力和地面适应性，适用于物资运输、环境监测等任务；UAV则凭借高速机动性和三维空间感知能力，在侦察、目标定位等领域发挥关键作用。两者的混合路径规划通过功能互补，显著提升了任务效率，但也面临异构动力学约束、时空协同性、动态环境扰动等挑战。

技术挑战与核心需求

1. 环境复杂性

三维地形、动态障碍物（如建筑物、移动车辆）及气象干扰（如风速、能见度）对路径规划提出高要求。例如，在灾害救援场景中，UGV需避开坍塌建筑碎片，UAV需规避高压线塔和临时障碍物。

2. 动力学约束

UGV受转向角、爬升率等物理限制，UAV则需满足最大速度、最小转弯半径等约束。例如，UGV在狭窄巷道中需低速转向，而UAV在山区需保持稳定爬升率以避免失速。

3. 协同约束

多平台需实现时空协同，如同时到达目标点、通信带宽限制。在物流配送场景中，UGV与UAV需同步完成物资交接，避免因时间差导致任务失败。

4. 不确定性处理

突发障碍物（如坠落物）、任务动态更新（如目标点变更）及传感器噪声需实时响应。例如，UAV在飞行中可能突然检测到未标注的障碍物，需立即调整路径。

5. 优化目标冲突

路径最短、能耗最低、威胁最小等多目标需协同优化。在军事侦察任务中，UAV需在规避雷达威胁的同时，尽可能缩短飞行距离以减少暴露时间。

主流协同路径规划算法

1. 快速扩展随机树（RRT）及其变种

• RRT：通过路径重连和剪枝优化，在三维环境中路径质量提升30%，但计算耗时增加。例如，在山区救援中，RRT可为UAV规划出更平滑的避障路径。
• BRRT：双向搜索机制缩短规划时间，适用于动态环境。在物流配送中，BRRT可快速为UGV规划出避开临时交通管制的路径。

2. 多目标优化模型

• NSGA-III：高维多目标优化算法，解决权重主观性问题。在军事任务中，NSGA-III可同时优化路径安全性、能耗和任务完成时间。
• 改进麻雀算法（SSA）：融合贝塞尔曲线平滑路径，减少UGV转向次数。在城市巡逻中，SSA可为UGV规划出更符合机械特性的路径。

3. 智能优化算法

• 哈里鹰优化算法（HHO）：通过模拟鹰群捕食行为，优化无人机路径安全性。在复杂地形中，HHO可为UAV规划出避开高压线塔和山体的路径。
• 教与学优化（TLBO）：模拟课堂教学过程，兼顾探索与开发能力。在多无人机协同侦察中，TLBO可优化群体飞行路径，避免碰撞。

4. 分布式强化学习

• 多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）：适应动态环境，通过独立决策与协同通信实现实时避障。在灾害救援中，MADDPG可为UGV和UAV提供动态路径调整策略。

协同仿真平台与Matlab实现

1. 开源仿真工具链

• RflySim-Matlab：北航开源的空地协同平台接口，支持UGV和UAV的联合仿真。
• SwarmBench：多机协同基准测试工具，用于评估算法性能。

2. Matlab核心函数库

• 路径规划工具箱：
  • pathplanning.AStar：三维A*算法，适用于静态环境路径规划。
  • mobileRobotPRM：概率路线图算法，适用于动态环境。
• 协同控制模块：
  • multiRobotTaskAllocator：任务分配算法，优化多平台任务分工。
  • cooperativePathPlanning：时空协同约束建模，确保多平台同步到达。
• 优化算法：
  • fmincon：非线性约束优化，用于路径长度和能耗优化。
  • gamultiobj：多目标遗传算法，解决多目标冲突问题。

3. 实现案例详解

场景：灾害救援中3架UAV+2辆UGV协同物资配送

1. 环境建模：

   matlab

   map = occupancyMap3D(100,100,30); % 创建100x100x30的三维占据栅格地图

   addObstacles(map,'building',[30,50,10;70,80,15]); % 添加建筑物障碍物

2. 协同任务分配：

   matlab

   tasks = ["A","B","C"]; % 定义物资点

   [alloc, cost] = assignTasks(robots, tasks, 'Cost', @pathCost); % 任务分配

3. RRT*路径生成：

   matlab

   planner = plannerRRTStar('StateSpace', stateSpaceSE3); % 创建RRT*规划器

   for i = 1:numRobots

   path{i} = plan(planner, startPose{i}, goalPose{i}); % 生成路径

   smoothPath{i} = bspline(path{i}); % B样条平滑路径

   end

4. 时空同步：

   matlab

   syncTime = max(pathLengths); % 以最长路径为基准

   adjustVelocity(robots, path, syncTime); % 调整速度实现同步到达

关键技术突破

1. 在线重规划

融合深度强化学习（DRL）的动态障碍物响应机制，使UGV和UAV在遇到突发障碍物时能实时调整路径。例如，在物流配送中，UGV可绕过临时交通管制，UAV可避开突然出现的鸟类群。

2. 异构平台协同

建立UGV和UAV不同动力学模型的统一优化框架，通过坐标系转换实现信息共享。例如，UAV获取的高空图像可转换为UGV可执行的二维地图，指导其路径规划。

3. 通信-规划一体化

在5G网络下实现低延迟协同控制，确保UGV和UAV的实时通信。例如，在军事侦察中，UAV可将目标位置信息实时传输给UGV，指导其精准打击。

未来研究方向

1. 动态环境中的理论最优性证明

目前动态环境中的路径规划算法多基于启发式方法，缺乏理论最优性证明。未来需结合最优控制理论，建立动态环境下的路径规划最优性条件。

2. 大规模集群的实时计算瓶颈

当平台数量超过100时，现有算法的计算复杂度呈指数级增长。未来需研究分布式计算和边缘计算技术，实现大规模集群的实时路径规划。

3. 多模态传感器融合

结合激光雷达、视觉传感器和惯性导航系统（INS），提升环境感知精度。例如，在复杂地形中，激光雷达可提供高精度距离信息，视觉传感器可识别障碍物类型，INS可提供姿态信息。

4. 人机协同路径规划

研究人机混合智能路径规划方法，结合人类专家的经验与算法的高效性。例如，在灾害救援中，人类指挥官可提供宏观任务指导，算法可优化具体路径。

结论

UGV和UAV的混合路径规划通过功能互补，显著提升了复杂任务执行的效率和安全性。未来，随着算法优化、计算能力提升和传感器技术的发展，混合路径规划将在灾害救援、物流配送、军事侦察等领域发挥更大作用。

📚2 运行结果

部分代码：

function [point] = pintersect(s1,mp1,s2,mp2)
hold on
x1=mp1(1);
x2=mp2(1);
y1=mp1(2);
y2=mp2(2);
x=((s1*x1) - y1- (s2*x2) + y2)/(s1-s2);
y=(s1*x)-(s1*x1)+y1;
point(1)=x;
point(2)=y;
plot(point(1),point(2),'*');
%UNTITLED3 Summary of this function goes here
%   Detailed explanation goes here

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]张道德,卢子健,赵坤,等.非平坦环境下履带机器人多目标路径规划方法研究[J/OL].中国机械工程:1-12[2024-04-21].http://kns.cnki.net/kcms/detail/42.1294.TH.20240415.1634.004.html.

[2]牛旭,张志安.改进RRT的复杂障碍物环境路径规划算法研究[J].电子设计工程,2024,32(08):162-167+172.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2024.08.035.

🌈4 Matlab代码实现