三维占位图上的无人车路径规划Matlab代码

由于三维占位图上的无人车路径规划是一个比较复杂的问题，代码实现需要考虑多个因素，比如地形、障碍物、车辆动力学、速度、转向半径等等。因此，代码实现涉及到多个函数和工具箱，这里无法提供完整的代码。但是，可以给出一个大致的代码框架，供参考：

1. 地形建模：

% 使用Matlab自带的Mapping Toolbox进行地形建模
load topo.mat;  % 加载地形数据
figure;
contour( topography, [-10000:1000:-1000, -500:100:0], 'k' );  % 绘制等高线地图
geoshow( 'landareas.shp', 'FaceColor', [0.5 1.0 0.5] );  % 绘制陆地区域

2. 障碍物检测：

% 标记出障碍物，比如建筑物、树木、道路等
obstacle_map = zeros( size( topography ) );  % 初始化障碍物地图
obstacle_map( topography > 4000 ) = 1;  % 标记出山地区域为障碍物
obstacle_map( topography < -500 ) = 1;  % 标记出水域区域为障碍物

3. 车辆建模：

% 建立车辆模型，包括车身、轮胎、驱动系统、转向系统等
% 使用Simulink进行车辆建模
open_system( 'vehicle.slx' );  % 打开车辆模型

4. 路径规划：

% 根据起点和终点，使用适当的算法（比如A*、Dijkstra等）搜索最短路径
% 使用Matlab自带的Mapping Toolbox进行路径规划
start_coords = [39.95, 116.35];  % 起点坐标
end_coords = [31.23, 121.47];  % 终点坐标
routing = shortestpath( geotiffread( 'topomap.tif' ), start_coords, end_coords );  % A*算法搜索最短路径

5. 运动规划：

% 根据路径，规划车辆的速度、加速度、转向角度等，保证行驶的平稳和安全
% 使用Simulink进行运动规划和控制策略设计
open_system( 'motionplanning.slx' );  % 打开运动规划和控制策略模型

6. 控制策略：

% 根据运动规划的结果，生成控制信号，控制车辆行驶
% 使用Simulink进行控制信号生成和车辆行驶模拟
open_system( 'vehiclecontrol.slx' );  % 打开控制信号生成和车辆行驶模型

上述代码框架只是一个大致的参考，实际实现中还需要根据具体问题进行细节调整和优化。同时，还需要注意使用合适的算法和工具箱，以提高程序的效率和精度。