【无人机】多避障轨迹的混合整数线性规划设计附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机自主飞行任务中，轨迹规划是核心技术之一，其核心目标是在满足无人机动力学约束、任务时间要求的前提下，规避飞行环境中的静态障碍（如建筑物、山体）与动态障碍（如其他飞行器、移动设备），生成安全、高效的飞行路径。传统轨迹规划方法（如 A算法、RRT算法）虽在简单场景中具备较好的实时性，但在多障碍、高约束（如复杂动力学限制、多目标优化）场景下，难以同时保证轨迹的最优性与可行性。

混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming, MILP）通过引入整数变量描述离散决策（如 “是否避开某一障碍”“是否选择某条路径分支”），结合线性约束刻画连续变量（如无人机位置、速度、加速度），能够在统一的优化框架下处理多约束、多目标的轨迹规划问题，尤其适用于多障碍场景下的全局最优轨迹求解，为高安全性要求的无人机任务（如电力巡检、应急救援、城市物流）提供可靠的技术支撑。

二、系统建模与约束条件

三、混合整数线性规划目标函数

五、总结

混合整数线性规划为无人机多避障轨迹规划提供了一种 “全局最优、多约束融合” 的系统化解决方案。通过合理定义状态变量、线性化约束与目标函数，可在复杂多障碍环境中生成安全、高效的最优轨迹。未来需重点突破实时性与动态环境适应性问题，推动该方法在高动态、高实时性无人机任务（如城市空中交通、紧急救援）中的实际应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 陈炜杰.智能汽车轨迹规划控制一体化方法研究[D].湖南大学,2021.

[2] 孟少华,向锦武,罗漳平,等.微小型无人直升机避障最优轨迹规划[J].北京航空航天大学学报, 2014(2):6.

[3] 刘庆波,余跃庆,苏丽颖.基于遗传算法的欠驱动机器人避障规划与轨迹跟踪[J].北京工业大学学报, 2009(4):6.DOI:CNKI:SUN:BJGD.0.2009-04-003.

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