【无人机路径规划】基于视觉SLAM算法的粒子群优化无人机路径规划附Matlab代码

原创于 2025-08-27 22:05:10 发布 · 291 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#无人机 #算法 #matlab

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在电力巡检时，无人机需要穿梭于复杂的杆塔之间，既要精准避开导线与绝缘子，又要找到最短路径完成数据采集；在灾后救援中，无人机得在坍塌建筑的废墟间隙飞行，既要实时定位自身位置，又要快速抵达被困人员区域 —— 这些场景的核心需求，都指向无人机路径规划的三大关键：精准定位、动态避障、最优路径。而传统路径规划方法要么依赖预设地图（无法应对未知环境），要么避障精度不足（易碰撞障碍物），难以满足复杂场景需求。如今，视觉 SLAM 算法与粒子群优化（PSO）算法的结合，为无人机打造了一套 “自主感知 + 智能决策” 的路径规划方案，让无人机在未知环境中也能 “眼明手快” 地找到最优路径。

一、先理清：无人机路径规划的 “三大痛点”

要理解视觉 SLAM 与 PSO 的价值，首先得明白传统路径规划面临的核心困境：

1. 定位难：未知环境中 “找不准自己在哪”

无人机在陌生场景（如未勘探的山区、灾后废墟）飞行时，没有预设地图或 GPS 信号可能受遮挡（如高楼、隧道），传统依赖 GPS 的定位方法会失效。此时无人机如同 “闭着眼走路”，无法确定自身位置，更谈不上规划路径。

2. 避障难：复杂障碍中 “躲不开危险”

现实环境中的障碍物往往不规则（如树枝、建筑碎片），传统路径规划常用的 “栅格地图法”（将环境划分为方格判断是否有障碍）难以精准描述障碍物形状，容易出现 “规划路径看似无障，实际擦碰障碍” 的问题。比如电力巡检中，导线细且易晃动，栅格地图难以捕捉，无人机可能误判距离导致碰撞。

3. 优化难：多目标需求下 “选不出最优”

路径规划需要兼顾多个目标：最短距离（节省电量）、最少转弯（保持稳定）、最高安全性（远离障碍）。传统优化方法（如 A * 算法）往往只能优先满足一个目标（如最短距离），无法平衡多目标需求，导致规划出的路径 “要么绕路太多，要么太危险”。

二、视觉 SLAM：给无人机装上 “会认路的眼睛”

要解决 “定位难” 和 “避障难”，首先需要无人机能自主感知环境 —— 这就是视觉 SLAM 的作用。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）算法的核心是 “一边走，一边画地图，一边确定自己的位置”，而视觉 SLAM 则通过无人机搭载的摄像头（如单目、双目摄像头）实现这一过程。

1. 视觉 SLAM 的 “工作逻辑”：3 步完成 “感知 - 定位 - 建图”