考虑运动学可执行的无人机三维路径规划Matlab程序
时间: 2023-08-01 11:13:14 浏览: 62
以下是一个简单的考虑运动学约束的可执行的无人机三维路径规划的Matlab程序,同样使用了A*算法实现全局路径规划,参考了机器人学课程中的示例代码,仅供参考:
```matlab
% 定义起点、终点、障碍物等参数
start_pos = [0, 0, 0];
end_pos = [20, 20, 20];
obstacle_pos = [10, 10, 10];
obstacle_radius = 2;
% 定义地图边界和分辨率等参数
map_size = [30, 30, 30];
resolution = 1;
% 构建地图
map = zeros(map_size);
for x = 1:map_size(1)
for y = 1:map_size(2)
for z = 1:map_size(3)
dist_start = norm([x,y,z] - start_pos);
dist_end = norm([x,y,z] - end_pos);
dist_obs = norm([x,y,z] - obstacle_pos);
if dist_start < 3 || dist_end < 3 || dist_obs < obstacle_radius
map(x,y,z) = 1;
end
end
end
end
% 定义无人机的运动学参数
max_v = 5; % 最大速度
max_a = 2; % 最大加速度
max_w = pi/2; % 最大角速度
max_alpha = pi/4; % 最大角加速度
% 进行全局路径规划
path = A_star(map, start_pos, end_pos, resolution);
% 定义局部路径规划算法
for i = 1:length(path)-1
current_pos = path(i,:);
next_pos = path(i+1,:);
actions = local_path_planning(current_pos, next_pos, max_v, max_a, max_w, max_alpha);
for j = 1:length(actions)
execute_action(actions(j));
end
end
```
其中,`A_star`函数实现A*算法进行全局路径规划,输入参数为地图、起点、终点和分辨率等信息,输出参数为一条最优路径。`local_path_planning`函数实现局部路径规划算法,输入参数为无人机当前位置、下一个目标位置以及运动学参数,输出参数为一组具体的动作,如转弯、俯冲等,并且考虑了运动学约束。`execute_action`函数用于执行上述动作。
需要注意的是,以上代码仅为示例代码,还需要根据具体的需求和算法实现进行修改。同时,该程序中仍然没有考虑无人机的动力学约束和飞行状态等因素,需要进一步完善。