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⛄ 内容介绍

现如今,无人机应用的关键技术无外于乎航迹规划算法.基于这个现状,该文将针对无人机航迹规划进行系统研究,构建了无人机航迹规划的空间模型,在此之中结合蚁群算法,保证规划的真实可靠性.考虑到现在无人机应用的复杂以及不能完全利用有效空间的问题,提出以蚁群算法为基础的一种新型的航迹规划方法,并在其中考虑到地形,约束条件等外部因素,因此保证了航迹可以在现实中应用.最后,阐述了无人机航迹规划面临的关键问题及未来发展趋势.

⛄ 部分代码

function h = calHeuristicValue(now, next, goal, x, deltaX, obstacleMatrix, RobstacleMatrix,...

                               cylinderMatrix, cylinderRMatrix, cylinderHMatrix)

% 判断下一个坐标点是否碰撞，若碰撞则将启发值置为0，在后续的轮盘赌点位选择时将不可能被选中

nextXYZ = [x, next];

flag = checkCol(nextXYZ, obstacleMatrix, RobstacleMatrix, cylinderMatrix, cylinderRMatrix, cylinderHMatrix);

% 计算启发值

d1 = getDist([x - deltaX, now], [x, next]);

d2 = getDist([x, next], goal);

D = 50 / (d1 + d2);

h = flag * D;

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]沈培志, 张邦钰, 聂奇刚,等. 基于蚁群算法的无人机航路规划辅助决策研究[J]. 四川兵工学报, 2015, 36(8):4.

[2]王绪芝, 姚敏, 赵敏,等. 基于蚁群算法的无人机航迹规划及其动态仿真[J]. 指挥控制与仿真, 2012, 34(1):4.

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