【无人机三维路径规划】基于RRT实现多无人机运动控制避障附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、技术背景与问题提出

在多无人机三维路径规划场景（如电力巡检、应急救援、物流配送、军事侦察等）中，无人机需在复杂三维环境（含山脉、建筑物、禁飞区、其他无人机等动态 / 静态障碍）中完成 “从起点到目标点” 的自主飞行，同时满足协同运动控制要求，传统规划方法面临显著局限：

1. 三维空间障碍规避难：传统二维路径规划算法（如 A*、Dijkstra）无法直接适配三维环境（如无人机需在不同高度层避障），而栅格法在三维空间中需划分亿级栅格，计算复杂度呈指数级增长，实时性差；

1. 多无人机协同冲突：多无人机同时飞行时，易出现 “路径交叉（如无人机 A 从下往上、无人机 B 从上往下穿越同一空间点）” 或 “距离过近（小于安全距离）” 的碰撞风险，传统单无人机规划算法未考虑多机动态交互；

1. 运动控制适配性不足：无人机存在物理运动约束（如最大速度

   vmax

   、最大爬升率

   vz

   、最小转弯半径

   Rmin

   ），若规划路径未适配这些约束（如出现锐角转弯、骤升骤降），会导致无人机无法执行，甚至失控；

1. 动态障碍响应慢：应急救援等场景中存在动态障碍（如临时禁飞区、其他突发飞行目标），传统离线规划算法无法实时更新路径，易引发碰撞。

快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法作为经典采样类路径规划算法，通过 “随机采样 + 树状扩展” 在高维空间中快速生成可行路径，无需预先构建完整环境模型，且能灵活融入多无人机运动约束与避障规则。为此，构建基于 RRT 的多无人机三维路径规划与运动控制框架，通过 “单无人机 RRT 三维路径生成→多机协同避障机制→运动控制指令转换” 的三级流程，解决复杂三维环境下多无人机的自主避障与协同飞行问题。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [] = multiTraj(varargin)

%MULTITRAJ Summary of this function goes here

%   Detailed explanation goes here

[ax,args,nargs] = axescheck(varargin{:});

figure

for p=1:3

    h=cell(1,nargs);

    for i=1:nargs

        traj=args{i};

        t=1:size(traj,2);

        subplot(3,1,p)

        plot(t,traj(p,:));

        hold on

        h{i}=['trajectory',num2str(i),'-',char(119+p)];

    end

    legend(h,'Location','Best');

    xlabel('time/s') 

    ylabel([char(119+p),'-location']) 

    title(['time-based trajectory(',char(119+p),'-axis)'])

end

end

% draw trajectory of multiple UAVs, the difference from multiTrajInflec

% function is that, input of this one is not packed in cell,but as seperate

% path, no matter the num

🔗 参考文献

[1] 付靖凯,慕丽,邸雪阳,等.基于改进RRT算法机械臂复杂避障路径规划研究[J].现代电子技术, 2025, 48(6):通信) TP242(自动化技术及设备.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2025.06.027.

[2] 陈明强,周子杨,张勇,et al.基于改进 RRT*算法的无人机三维航迹规划[J].Journal of Ordnance Equipment Engineering, 2025, 46(4).DOI:10.11809/bqzbgcxb2025.04.024.

[3] 郭聪.基于RRT的无人机三维航迹规划算法研究[D].沈阳航空航天大学,2015.

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2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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