无人机协同路径规划python代码

无人机协同路径规划是指通过合作和协调，使多架无人机能够在同一空间中完成任务，避免碰撞和冲突。下面是一个简单的基于Python的无人机协同路径规划代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义无人机初始位置
start_points = np.array([[0, 0], [2, 1], [1, 3]])

# 定义无人机目标位置
goal_points = np.array([[4, 2], [3, 5], [5, 4]])

# 定义无人机数量
num_drones = len(start_points)

# 定义路径规划函数
def plan_paths(start_points, goal_points):
    paths = []
    for i in range(num_drones):
        start = start_points[i]
        goal = goal_points[i]
        path = plan_path(start, goal)
        paths.append(path)
    return paths

# 定义单个无人机路径规划函数（使用最简单的直线路径规划）
def plan_path(start, goal):
    path = []
    path.append(start)
    path.append(goal)
    return path

# 调用路径规划函数
paths = plan_paths(start_points, goal_points)

# 可视化路径
for i in range(num_drones):
    path = paths[i]
    path = np.array(path)
    plt.plot(path[:, 0], path[:, 1], label=f'Drone {i+1}')

# 可视化起始点和目标点
plt.scatter(start_points[:, 0], start_points[:, 1], color='red', marker='o', label='Start')
plt.scatter(goal_points[:, 0], goal_points[:, 1], color='green', marker='o', label='Goal')

plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

在上述代码中，我们定义了三架无人机的初始位置和目标位置，并通过`plan_paths`函数对每一架无人机进行路径规划。在这个简单的例子中，我们使用最简单的直线路径规划方法。最后，我们使用Matplotlib库对路径进行可视化展示，并且在图中标记起始点和目标点。

这只是一个简单的无人机协同路径规划的示例，实际应用中可能会使用更复杂的路径规划算法（如A*算法、RRT等）来实现更精确和高效的路径规划。