【路径规划】基于快速行军树实现风场下无人机航迹规划附matlab代码

文章探讨了无人机(UAVs)在发动机故障时面临的控制问题,由于缺乏飞行员进行应急着陆,这是一个日益严重的问题。随着UAVs在民用和军事领域的广泛应用,自动安全着陆系统的需求增加。文章提出了一种动态路径规划方法,考虑复杂障碍空间和预定义的安全着陆区,以解决无动力UAV的着陆挑战。此外,还展示了Matlab代码片段,用于生成路线图。

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⛄ 内容介绍

Engine failures are a large cause of concern for mission planners when dealing with the operation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This is primarily due to the lack of a skilled pilot on-board who can deal with the resulting loss of control by assessing the environment around them to perform an emergency landing. This has recently become a growing issue due to the fact UAVs are seeing a huge rise in use ranging from a plethora of civilian and military applications. With more UAVs in operation, the chances of a crash landing or collision from a loss of control increase. Therefore an autonomous system which will allow the vehicle to land safely is highly desirable. The challenge is to produce dynamically feasible routes for the unpowered UAV, which consider spatial constraints from a complex obstacle space, as well as temporal constraints for landing in pre-defifined safety zones. This chapter will begin with the motivation and inherent diffiffifficulty in solving such a problem, followed by a brief​ description of the proposed solution.

⛄ 部分代码

%% generateRoadmap.m                

function [nodes, distMatrix, heuristic] = generate_roadmap(npoints,radius,init,final,obs,radius_obstacle,zone)

    nodes = [init,final,zone];

    distMatrix = zeros(npoints); 

    heuristic = zeros(1,npoints); 

    heuristic(1) = norm(final-init);

    heuristic(2) = 0;

    

    offset = 2+length(zone);

    

    for i = 1 : npoints-offset       

        while true

            new = init(1)+(final(1)-init(1))*abs(rand(2,1));

            if collision_test(new,obs,radius_obstacle)

                break;

            end

        end

        

        heuristic(i+offset) = norm(new-final);

        nodes = [nodes, new];

        

        [idx, D] = rangesearch(nodes', new', radius);

        idx = idx{1};

        if length(idx) == 1

            continue;

        end

        D = D{1};

        for k = 2 : length(idx) 

            if edge_test(new,nodes(:,idx(k)),obs,radius_obstacle);

                plot([nodes(1,end), nodes(1,idx(k))], [nodes(2,end), nodes(2,idx(k))], 'c', 'linewidth', 0.5); % plot the edge

                distMatrix(length(nodes),idx(k)) = D(k); % add in symmetric positions in distMatrix

                distMatrix(idx(k),length(nodes)) = D(k);

            end

        end 

    end    

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

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在面对复杂风场环境时,无人驾驶飞机的动态路径规划要求算法能够实时适应风力变化,并确保飞行安全与效率。为了解决这一问题,可以借助《风环境下的无人飞行器路径规划MATLAB实现》一书提供的资源。 参考资源链接:[风环境下的无人飞行器路径规划MATLAB实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78hw7tgo26?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,需要构建风场模型来模拟实际风环境对无人机飞行的影响。这个模型需要能够准确地反映出风速、风向以及可能的风力变化,为路径规划提供必要的环境数据。利用MATLAB的数学建模能力,可以对风场进行仿真,并分析风力对无人机动力学特性的影响。 其次,路径规划算法必须能够适应动态变化的风环境。为此,可以采用动态规划方法,将风场数据作为状态转移的参数,并设计出能够根据当前风力状况调整飞行路径的算法。例如,可以利用粒子群优化(PSO)或蚁群算法(ACO)等智能优化算法,寻找出在当前风场条件下的最优飞行路径。 此外,算法还需要考虑飞行器的约束条件,比如飞行高度限制、速度限制、避障等。在MATLAB中,可以通过编写约束函数来确保路径规划结果符合这些实际限制。 最后,算法的测试与验证是不可或缺的一步。通过MATLAB的仿真环境,可以对算法进行验证,确保在不同的风场条件下,无人机都能够沿着规划好的路径安全飞行。 通过上述步骤,结合MATLAB的强大计算与仿真能力,可以有效地实现风环境下的无人驾驶飞机路径规划。建议读者深入学习《风环境下的无人飞行器路径规划MATLAB实现》中的详细案例和MATLAB代码,以便更好地理解并应用这些技术。 参考资源链接:[风环境下的无人飞行器路径规划MATLAB实现](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/78hw7tgo26?spm=1055.2569.3001.10343)
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