【无人机】空地多无人平台协同路径规划技术研究附Matlab代码

matlab科研助手

于 2025-06-16 22:28:15 发布

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文章标签：无人机 matlab 开发语言

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🔥 内容介绍

随着无人机与地面无人平台在多领域的广泛应用，空地多无人平台协同作业成为提升任务执行效率的关键。本文聚焦空地多无人平台协同路径规划技术，深入分析其面临的协同复杂、环境多变等技术难点，研究现有路径规划方法的优势与不足。通过构建综合考虑任务需求、平台特性和环境因素的协同路径规划模型，设计融合智能优化算法与协同机制的路径规划算法，实现空地多无人平台在复杂环境下的高效协同路径规划。实验结果表明，该技术能够有效提升多平台协同作业能力，减少任务完成时间，为实际应用提供了理论与技术支持。

关键词

空地多无人平台；协同路径规划；智能优化算法；协同机制；复杂环境

一、引言

1.1 研究背景与意义

近年来，无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）和地面无人平台（Unmanned Ground Vehicle，UGV）凭借其自主性、灵活性和低成本等优势，在军事侦察、灾害救援、环境监测、物流配送等领域得到了广泛应用。在实际任务中，单一无人平台的能力有限，难以满足复杂任务需求。例如，在灾害救援场景中，无人机能够快速从空中获取大范围灾情信息，但在地面细节探测和物资投放方面存在不足；而地面无人平台则可以在地面进行精准的物资搬运和人员搜救，但受地形限制，行动范围有限。空地多无人平台协同作业能够整合无人机和地面无人平台的优势，实现资源互补，显著提升任务执行效率和效果。然而，空地多无人平台协同作业的关键在于路径规划，合理的协同路径规划能够确保多平台在复杂环境下高效协作，避免碰撞，顺利完成任务。因此，开展空地多无人平台协同路径规划技术研究，对于推动无人平台在多领域的深度应用，提高任务执行的可靠性和效率具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

在空地多无人平台协同路径规划领域，国内外学者开展了大量研究。国外在该领域起步较早，研究成果较为丰富。一些研究采用基于模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）的方法，通过建立多平台运动模型和环境模型，对未来一段时间内的路径进行预测和优化，实现多平台的协同路径规划。还有研究利用分布式算法，使各无人平台在局部信息交互的基础上自主规划路径，达到协同作业目的。在国内，近年来相关研究也取得了显著进展。部分学者将遗传算法、粒子群算法等智能优化算法应用于空地多无人平台协同路径规划，通过优化算法搜索最优路径。此外，一些研究结合深度学习技术，利用神经网络对环境信息进行学习和预测，实现多平台路径的智能规划。然而，目前的研究仍存在一些问题，如在复杂动态环境下，多平台的协同性和实时性有待提高；部分算法计算复杂度高，难以满足实际应用的实时性要求等。