【无人机控制】无人机通过不同障碍物的控制器、测绘和模拟Matlab实现

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🔥 内容介绍

在无人机研发与测试中，“飞行模拟器” 是降低物理实验成本、加速算法验证的关键工具 —— 尤其是针对 CrazFlie 这类小型无人机（常用于室内科研、教育场景），通过模拟器可在虚拟环境中测试 “障碍物规避”“轨迹跟踪” 等功能，避免真机碰撞损坏。本文围绕 CrazFlie 无人机飞行模拟器的核心文件（runsim.m、controller.m、dijkstra.m）展开，解析其如何实现 “不同障碍物场景下的飞行控制与路径规划”，同时关联前文无人机视觉定位三维轨迹技术，说明虚拟仿真与实际飞行的衔接逻辑。

一、模拟器核心定位：为何需要 CrazFlie 飞行模拟器？

CrazFlie 无人机（如 CrazFlie 2.1）因体积小（约 10cm×10cm）、重量轻（约 27g），适合室内狭小空间飞行，但物理实验存在明显局限：

• 成本风险：室内障碍物密集（如桌椅、货架），真机测试易碰撞导致电机、传感器损坏；

• 调试效率低：轨迹跟踪、避障算法需反复调整参数（如 PID 增益），真机测试单次调试周期长（需重新起飞、复位）；

• 场景可复现性差：实际环境中障碍物位置、光线条件难以精准复现，无法对比不同算法的性能差异。

而 CrazFlie 飞行模拟器通过 “虚拟环境建模 + 数字孪生无人机”，解决了上述问题：

• 零物理损耗：所有测试在计算机中完成，无需担心无人机损坏；

• 参数快速迭代：可实时修改控制器参数、路径规划算法，秒级重启仿真；

• 场景灵活配置：支持自定义障碍物布局（如仓库货架、室内桌椅），生成标准化测试场景，便于算法对比。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function plot_path(map, path)

% PLOT_PATH Visualize a path through an environment

%   PLOT_PATH(map, path) creates a figure showing a path through the

%   environment.  path is an N-by-3 matrix where each row corresponds to the

%   (x, y, z) coordinates of one point along the path.

%map sequence:

%for given element row: 

%xmin,ymin,zmin,xmax,ymax,zmax,block(0) or open(1),element index

%Last row contains entire domain's

%xmin,ymin,zmin,xmax,ymax,zmax,xy_res,z_res

xmin=map(1,1);    ymin=map(1,2);    zmin=map(1,3);

xmax=map(1,4);    ymax=map(1,5);    zmax=map(1,6);

margin=map(end,3);

figure(1);

hold on;

axis equal vis3d;

axis([xmin xmax ymin ymax zmin zmax]);

grid on;

view(45,45);

 for i=2:size(map,1)-1

     plot_block(map(i,1)+margin,map(i,2)+margin,map(i,3)+margin,map(i,4)-margin,map(i,5)-margin,map(i,6)-margin,[1 0 0]);

 end

%plotting path

for i=1:(size(path,1)-1)

    plot3([path(i,1),path(i+1,1)],[path(i,2),path(i+1,2)],[path(i,3),path(i+1,3)],'b');

end

hold off;

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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