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0 引言
随着现代技术的发展，飞行器种类不断变多，应用也日趋专一化、完善化，如专门用作植保的大疆PS-X625无人机，用作街景拍摄与监控巡察的宝鸡行翼航空科技的X8无人机，以及用作水下救援的白鲨MIX水下无人机等，决定飞行器性能主要是内部的飞控系统和外部的路径规划问题。就路径问题而言，在具体实施任务时仅靠操作员手中的遥控器控制无人飞行器执行相应的工作，可能会对操作员心理以及技术提出极高的要求，为了避免个人操作失误，进而造成飞行器损坏的危险，一种解决问题的方法就是对飞行器进行航迹规划。
飞行器的测量精度，航迹路径的合理规划，飞行器工作时的稳定性、安全性等这些变化对飞行器的综合控制系统要求越来越高。无人机航路规划是为了保证无人机完成特定的飞行任务，并且能够在完成任务的过程中躲避各种障碍、威胁区域而设计出最优航迹路线的问题。
虽然人工势场法有很多优点, 但是在实际飞行中, 环境比较复杂的时候, 经常出现障碍物在目标位置附近的情况, 当无人机向目标点飞行时, Fatt减小Frep增大, 此时会出现无人机在终点区域拐弯的情况;当无人机处在障碍物运动时, 可能出现无人机处在合力为零点的情况, 因而无人机不能到达目标点。
%Environment code
clf;
close all;
clear;
% 无人机目标位置的确定。
goal = [185,120,20];
% 定义无人机的初始位置。
start = [10,10,0];
%建筑物位置
Cpos = [70,50,60; 20,60,40; 60,90,60; 140,40,50; 180,190,60; 30,180,60;100,20,30; 30,110,20; 150,100,35; 70,160,40; 110,140,20];
figure; hold on
x = 0:4:200;
y = 0:4:200;
xlabel(“x”);
ylabel(“y”);
zlabel(“z”);
xlim([0 200]);
ylim([0 200]);
zlim([0 100]);
radius = [6;4;9;7;5;5;6;4;9;7;5]; % 建筑物的半径
create_cylinder(radius(1,1),Cpos(1,:),[0.25, 0.58, 0.96]) %[Radius, X-position, Y-position, Color]
create_cylinder(radius(2,1),Cpos(2,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(3,1),Cpos(3,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(4,1),Cpos(4,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(5,1),Cpos(5,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(6,1),Cpos(6,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(7,1),Cpos(7,:),[0.25, 0.58, 0.96]) %[Radius, X-position, Y-position, Color]
create_cylinder(radius(8,1),Cpos(8,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(9,1),Cpos(9,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(10,1),Cpos(10,:),[0.25, 0.58, 0.96])
create_cylinder(radius(11,1),Cpos(11,:),[0.25, 0.58, 0.96])
grid on;
text(start(1,1)-1, start(1,2), start(1,3)+2,“UAV起点”)
plot3(start(1,1), start(1,2), start(1,3),‘MarkerSize’,10,“Marker”,“*”,“Color”,“cyan”)
text(goal(1,1), goal(1,2), goal(1,3)+2,“UAV终点”)
plot3(goal(1,1), goal(1,2), goal(1,3),‘-s’,‘MarkerSize’,10,‘MarkerFaceColor’,‘green’)
%路径规划
obstacles = transpose(Cpos);
iteration = 350; %迭代次数
current_pos = transpose(start);
goal = transpose(goal);
previous_pos = current_pos; %初始化无人机先前位置
Krep = 0.1; %排斥势场增益因子
Katt = 0.04;
delta = 0;
data_points = zeros(iteration,3); % 存储无人机迭代值位置
F = zeros(3,length(obstacles));
Urep = 0;
figure(1)
title(‘UAV路径’)
for i=1:iteration
p_Fr = 0;
robot_height = current_pos(3,1);
goal_height = goal(3,1);
flag = 0;
Fatt = potential_attraction(Katt, current_pos, goal);
for k = 1: length(obstacles)
% 测量无人机与建筑物中心轴线之间的水平距离
rou = sqrt((current_pos(1,1)-obstacles(1,k))2+(current_pos(2,1)-obstacles(2,k))2);
% 可变柔度差异化
d_rou = [current_pos(1,1)-obstacles(1,k); current_pos(2,1)-obstacles(2,k)]/rou;
end
%图的绘制
for i = 1:length(obstacles)
% 绘制其他有用的图来分析无人机的行为
potential_plots(x,y,obstacles(:,i));
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]焦阳.基于改进蚁群算法的无人机三维路径规划研究[J].舰船电子工程. 2019,39(03)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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