无人机协同路径规划matlab

您可以使用MATLAB中的A*算法来实现无人机协同路径规划。A*算法是一种启发式搜索算法，可以在图形中找到最短路径。您需要将无人机的起点和终点作为输入，并使用A*算法计算出路径。然后，您可以将路径分配给每个无人机，以便它们可以避免碰撞并协同工作。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现A*算法：

function [path, cost] = A_star(start, goal, map)
% start: 起点坐标
% goal: 终点坐标
% map: 地图

% 初始化open和close列表
open_list = [];
close_list = [];

% 将起点添加到open列表
start_node.g = 0;
start_node.h = heuristic(start, goal);
start_node.f = start_node.g + start_node.h;
start_node.pos = start;
open_list = [open_list, start_node];

while ~isempty(open_list)
    % 从open列表中选择f值最小的节点
    [min_f, idx] = min([open_list.f]);
    current_node = open_list(idx);
    
    % 如果当前节点是终点，则返回路径和代价
    if isequal(current_node.pos, goal)
        path = backtrack(current_node);
        cost = current_node.g;
        return;
    end
    
    % 将当前节点从open列表中删除，并添加到close列表中
    open_list(idx) = [];
    close_list = [close_list, current_node];
    
    % 扩展当前节点的邻居
    neighbors = get_neighbors(current_node, map);
    for i = 1:length(neighbors)
        neighbor = neighbors(i);
        
        % 如果邻居节点已经在close列表中，则跳过
        if ismember(neighbor.pos, [close_list.pos])
            continue;
        end
        
        % 计算邻居节点的代价
        tentative_g = current_node.g + distance(current_node.pos, neighbor.pos);
        
        % 如果邻居节点不在open列表中，则添加到open列表中
        if ~ismember(neighbor.pos, [open_list.pos])
            neighbor.g = tentative_g;
            neighbor.h = heuristic(neighbor.pos, goal);
            neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h;
            neighbor.parent = current_node;
            open_list = [open_list, neighbor];
        else
            % 如果邻居节点已经在open列表中，则更新其代价和父节点
            idx = find([open_list.pos] == neighbor.pos);
            if tentative_g < open_list(idx).g
                open_list(idx).g = tentative_g;
                open_list(idx).f = tentative_g + open_list(idx).h;
                open_list(idx).parent = current_node;
            end
        end
    end
end

% 如果open列表为空，则无法找到路径
error('No path found.');

% 计算两个点之间的欧几里得距离
function d = distance(p1, p2)
d = norm(p1 - p2);

% 计算启发式函数的值（这里使用欧几里得距离）
function h = heuristic(p1, p2)
h = distance(p1, p2);

% 回溯路径
function path = backtrack(node)
path = [];
while ~isempty(node.parent)
    path = [node.pos, path];
    node = node.parent;
end
path = [node.pos, path];

% 获取当前节点的邻居
function neighbors = get_neighbors(node, map)
neighbors = [];
for i = -1:1
    for j = -1:1
        if i == 0 && j == 0
            continue;
        end
        pos = node.pos + [i, j];
        if pos(1) < 1 || pos(1) > size(map, 1) || pos(2) < 1 || pos(2) > size(map, 2)
            continue;
        end
        if map(pos(1), pos(2)) == 0
            continue;
        end
        neighbor.g = 0;
        neighbor.h = 0;
        neighbor.f = 0;
        neighbor.pos = pos;
        neighbors = [neighbors, neighbor];
    end
end