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百度喜欢什么样的网站,上海网站制作公司哪,.net电商网站开发设计,英雄联盟最新赛事使用MATLAB完成基于A*算法的无人机三维路径规划代码#xff08;单独环境创建代码80#xff0c;打包所有规划及改进代码280#xff09;#xff0c;背景是四旋翼的城市物流无人机。做了拐弯次数改进#xff0c;程序运行计时#xff0c;路线远离障碍物等改进#xff0c;垂直…使用MATLAB完成基于A*算法的无人机三维路径规划代码单独环境创建代码80打包所有规划及改进代码280背景是四旋翼的城市物流无人机。 做了拐弯次数改进程序运行计时路线远离障碍物等改进垂直升降等在当今城市物流领域四旋翼无人机因其灵活性和适应性正逐渐崭露头角。而高效的路径规划对于其执行任务的效率和安全性至关重要。本文将分享如何使用MATLAB实现基于A*算法的四旋翼城市物流无人机三维路径规划并详细介绍其中所做的改进。一、环境创建代码30分部分在进行路径规划前我们需要构建一个模拟的三维环境这个环境包含障碍物、起始点和目标点等信息。以下是简单的环境创建代码示例% 定义环境尺寸 env_size [100 100 50]; % 长、宽、高 % 初始化障碍物矩阵0表示无障碍物1表示有障碍物 obstacle_map zeros(env_size); % 添加一些简单障碍物 obstacle_map(30:40, 40:50, 20:30) 1; % 定义起始点和目标点 start_point [10 10 10]; goal_point [90 90 40];代码分析定义环境尺寸我们通过env_size变量设定了三维空间的长、宽、高这里设置为100x100x50的空间。这决定了无人机活动的范围。初始化障碍物矩阵obstacle_map是一个与环境尺寸相同的三维矩阵初始化为全0表示整个空间初始时无障碍物。添加障碍物通过对矩阵特定区域赋值为1来模拟一些障碍物的存在。这里在坐标(30 - 40, 40 - 50, 20 - 30)区域设置了障碍物。定义起始点和目标点明确了无人机路径规划的起点startpoint和终点goalpoint它们是三维空间中的具体坐标。二、A*算法核心路径规划及改进代码80分部分A*算法基本框架function [path, cost] a_star_search(obstacle_map, start_point, goal_point) % 定义启发函数这里采用曼哈顿距离 heuristic (x1, y1, z1, x2, y2, z2) abs(x1 - x2) abs(y1 - y2) abs(z1 - z2); % 初始化开放列表和关闭列表 open_list []; closed_list []; % 将起始点加入开放列表 start_node.cost 0; start_node.heuristic heuristic(start_point(1), start_point(2), start_point(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); start_node.total_cost start_node.cost start_node.heuristic; start_node.position start_point; start_node.parent []; open_list [open_list; start_node]; while ~isempty(open_list) % 找到开放列表中总代价最小的节点 [~, min_index] min([open_list.total_cost]); current_node open_list(min_index); open_list(min_index) []; % 如果当前节点是目标节点回溯路径 if all(current_node.position goal_point) path []; while ~isempty(current_node.parent) path [current_node.position; path]; current_node current_node.parent; end path [start_point; path]; cost current_node.cost; return; end % 将当前节点加入关闭列表 closed_list [closed_list; current_node]; % 生成邻居节点 neighbors generate_neighbors(current_node.position, obstacle_map); for i 1:size(neighbors, 1) neighbor neighbors(i, :); if any(all(neighbor [closed_list.position]), 2) continue; end neighbor_node.cost current_node.cost 1; neighbor_node.heuristic heuristic(neighbor(1), neighbor(2), neighbor(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); neighbor_node.total_cost neighbor_node.cost neighbor_node.heuristic; neighbor_node.position neighbor; neighbor_node.parent current_node; if ~any(all(neighbor [open_list.position]), 2) open_list [open_list; neighbor_node]; else existing_index find(all(neighbor [open_list.position]), 1); if neighbor_node.cost open_list(existing_index).cost open_list(existing_index) neighbor_node; end end end end path []; cost Inf; end改进部分拐弯次数改进在实际飞行中过多的拐弯会消耗更多能量并降低飞行效率。我们可以在生成邻居节点时对方向变化进行记录和限制。function [path, cost] a_star_search_with_turns(obstacle_map, start_point, goal_point) % 新增记录方向 previous_direction [0 0 0]; turn_count 0; % 定义启发函数这里采用曼哈顿距离 heuristic (x1, y1, z1, x2, y2, z2) abs(x1 - x2) abs(y1 - y2) abs(z1 - z2); % 初始化开放列表和关闭列表 open_list []; closed_list []; % 将起始点加入开放列表 start_node.cost 0; start_node.heuristic heuristic(start_point(1), start_point(2), start_point(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); start_node.total_cost start_node.cost start_node.heuristic; start_node.position start_point; start_node.parent []; open_list [open_list; start_node]; while ~isempty(open_list) % 找到开放列表中总代价最小的节点 [~, min_index] min([open_list.total_cost]); current_node open_list(min_index); open_list(min_index) []; % 如果当前节点是目标节点回溯路径 if all(current_node.position goal_point) path []; while ~isempty(current_node.parent) path [current_node.position; path]; current_node current_node.parent; end path [start_point; path]; cost current_node.cost; return; end % 将当前节点加入关闭列表 closed_list [closed_list; current_node]; % 生成邻居节点 neighbors generate_neighbors(current_node.position, obstacle_map); for i 1:size(neighbors, 1) neighbor neighbors(i, :); if any(all(neighbor [closed_list.position]), 2) continue; end new_direction neighbor - current_node.position; if ~all(new_direction previous_direction) turn_count turn_count 1; end previous_direction new_direction; % 新增对拐弯次数进行限制比如最多允许5次拐弯 if turn_count 5 continue; end neighbor_node.cost current_node.cost 1; neighbor_node.heuristic heuristic(neighbor(1), neighbor(2), neighbor(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); neighbor_node.total_cost neighbor_node.cost neighbor_node.heuristic; neighbor_node.position neighbor; neighbor_node.parent current_node; if ~any(all(neighbor [open_list.position]), 2) open_list [open_list; neighbor_node]; else existing_index find(all(neighbor [open_list.position]), 1); if neighbor_node.cost open_list(existing_index).cost open_list(existing_index) neighbor_node; end end end end path []; cost Inf; end代码分析 - A*算法基本框架启发函数使用曼哈顿距离作为启发函数用于估计当前节点到目标节点的距离。曼哈顿距离计算简单且能在一定程度上引导搜索方向。开放列表和关闭列表开放列表存储待评估的节点关闭列表存储已评估过的节点避免重复访问。节点处理从开放列表中选取总代价最小的节点进行扩展生成邻居节点并计算其代价。如果邻居节点已在关闭列表中则跳过否则根据情况更新开放列表。代码分析 - 拐弯次数改进记录方向和拐弯次数新增了previousdirection变量记录上一个方向turncount记录拐弯次数。每次生成邻居节点时对比当前方向与上一个方向若不同则拐弯次数加1。拐弯次数限制设定了一个阈值这里为5次当拐弯次数超过该阈值时跳过该邻居节点以此减少路径中的拐弯次数。程序运行计时使用MATLAB的tic和toc函数来记录程序运行时间。tic [path, cost] a_star_search_with_turns(obstacle_map, start_point, goal_point); time_taken toc; fprintf(程序运行时间: %f 秒\n, time_taken);代码分析 - 程序运行计时tic函数标记计时开始在执行完路径规划函数后使用toc函数获取从tic开始到当前的时间间隔即程序运行时间并通过fprintf输出。路线远离障碍物在计算节点代价时可以增加一个与障碍物距离相关的惩罚项使得路径尽量远离障碍物。function [path, cost] a_star_search_with_obstacle_avoidance(obstacle_map, start_point, goal_point) % 定义启发函数这里采用曼哈顿距离 heuristic (x1, y1, z1, x2, y2, z2) abs(x1 - x2) abs(y1 - y2) abs(z1 - z2); % 初始化开放列表和关闭列表 open_list []; closed_list []; % 将起始点加入开放列表 start_node.cost 0; start_node.heuristic heuristic(start_point(1), start_point(2), start_point(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); start_node.total_cost start_node.cost start_node.heuristic; start_node.position start_point; start_node.parent []; open_list [open_list; start_node]; while ~isempty(open_list) % 找到开放列表中总代价最小的节点 [~, min_index] min([open_list.total_cost]); current_node open_list(min_index); open_list(min_index) []; % 如果当前节点是目标节点回溯路径 if all(current_node.position goal_point) path []; while ~isempty(current_node.parent) path [current_node.position; path]; current_node current_node.parent; end path [start_point; path]; cost current_node.cost; return; end % 将当前节点加入关闭列表 closed_list [closed_list; current_node]; % 生成邻居节点 neighbors generate_neighbors(current_node.position, obstacle_map); for i 1:size(neighbors, 1) neighbor neighbors(i, :); if any(all(neighbor [closed_list.position]), 2) continue; end % 新增计算与障碍物的距离惩罚项 dist_to_obstacle calculate_distance_to_obstacle(neighbor, obstacle_map); penalty 1 / dist_to_obstacle; neighbor_node.cost current_node.cost 1 penalty; neighbor_node.heuristic heuristic(neighbor(1), neighbor(2), neighbor(3), goal_point(1), goal_point(2), goal_point(3)); neighbor_node.total_cost neighbor_node.cost neighbor_node.heuristic; neighbor_node.position neighbor; neighbor_node.parent current_node; if ~any(all(neighbor [open_list.position]), 2) open_list [open_list; neighbor_node]; else existing_index find(all(neighbor [open_list.position]), 1); if neighbor_node.cost open_list(existing_index).cost open_list(existing_index) neighbor_node; end end end end path []; cost Inf; end function dist calculate_distance_to_obstacle(point, obstacle_map) % 简单计算与最近障碍物的距离 dist Inf; for i 1:size(obstacle_map, 1) for j 1:size(obstacle_map, 2) for k 1:size(obstacle_map, 3) if obstacle_map(i, j, k) 1 current_dist norm(point - [i j k]); if current_dist dist dist current_dist; end end end end end end代码分析 - 路线远离障碍物距离惩罚项新增了calculatedistanceto_obstacle函数来计算节点与最近障碍物的距离。在计算邻居节点代价时加入了一个与距离成反比的惩罚项penalty使得路径更倾向于远离障碍物的节点。垂直升降在邻居节点生成时特别考虑垂直方向的移动以适应四旋翼无人机垂直起降的特点。function neighbors generate_neighbors(position, obstacle_map) neighbors []; directions [-1 0 0; 1 0 0; 0 -1 0; 0 1 0; 0 0 -1; 0 0 1; -1 -1 0; -1 1 0; 1 -1 0; 1 1 0; -1 0 -1; -1 0 1; 1 0 -1; 1 0 1; 0 -1 -1; 0 -1 1; 0 1 -1; 0 1 1; -1 -1 -1; -1 -1 1; -1 1 -1; -1 1 1; 1 -1 -1; 1 -1 1; 1 1 -1; 1 1 1]; for i 1:size(directions, 1) new_position position directions(i, :); if new_position(1) 1 new_position(1) size(obstacle_map, 1) ... new_position(2) 1 new_position(2) size(obstacle_map, 2) ... new_position(3) 1 new_position(3) size(obstacle_map, 3) ... obstacle_map(new_position(1), new_position(2), new_position(3)) 0 neighbors [neighbors; new_position]; end end % 特别考虑垂直升降增加垂直方向移动权重 vertical_directions [0 0 -1; 0 0 1]; for i 1:size(vertical_directions, 1) new_position position vertical_directions(i, :); if new_position(1) 1 new_position(1) size(obstacle_map, 1) ... new_position(2) 1 new_position(2) size(obstacle_map, 2) ... new_position(3) 1 new_position(3) size(obstacle_map, 3) ... obstacle_map(new_position(1), new_position(2), new_position(3)) 0 neighbors [neighbors; new_position]; end end代码分析 - 垂直升降增加垂直方向权重在generate_neighbors函数中除了常规的邻居节点生成方向额外增加了垂直方向向上和向下的移动方向并单独处理。这使得在生成邻居节点时垂直方向的移动更容易被考虑到符合四旋翼无人机垂直升降的特性。通过以上一系列代码及改进措施我们实现了一个较为完善的基于A*算法的四旋翼城市物流无人机三维路径规划系统能够更好地适应复杂的城市环境并满足实际应用需求。希望这篇博文能对你在无人机路径规划方面的研究和实践有所帮助。