基于栅格地图的无人机三维路径规划算法

算法说明

      利用matlab三维栅格地图进行路径规划的仿真演示。目的是为了比较不同算法在面对不同三维环境时的路径规划效果，探讨不同类型的三维空间应采用何种搜索策略。本次仅选取了三种不同策略的算法作为代表：基于概率的RRT算法、基于群智能的蚁群算法、基于搜索的A*算法，利用贝塞尔曲线（Bezier Curve）进行简单的路径平滑处理。

程序运行时间 = 算法本身运行时间 + matlab绘制地图时间
故：地图越复杂，算法运行时间越长

注：算法为本人(雪人不见花)原创,注释纯手敲，请大家获取代码后点个免费的赞吧！
（GIthub、b站）

另：算法效率较低，仍有极大的提升空间，算法思路依然有极大的不完善，烦请各位大佬改进修正

完整代码获取

https://download.csdn.net/download/qq_51985653/88878735


https://github.com/Xuerenbujianhua/3DPathplanning

演示视频

B站演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Qz4y1a7sY/?spm_id_from=444.41.list.card_archive.click&vd_source=c5d972a40f6877b991f3c691467df568

运行效果图

使用RRT、A*、ACO分别实现三维路径规划算法的运行效果图

ACO算法

蚁群算法：需要调整参数较多，实现的算法原理也有待精进，故算法效率不高。理想情况下。ACO算法的搜索时间也应只有几秒。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Astar算法

A*算法原理简单、实现方便。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

RRT算法

RRT算法随机性较强，算法性能上下浮动。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

三种算法综合比较

在同一张地图中比较三种算法的运行效果。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

算法评价

计算算法的搜索效率及路径效率。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

多目标点的路径规划

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

代码结构

在这里插入图片描述

代码含详细注释

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

# matlab
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

Python开发者脑洞防蒸发指南：当AI涮用户数据像涮火锅时

avatar 2048 AI社区

DeepSeek本地部署及训练行业数据

下载官方提供的DeepSeek模型文件（如DeepSeek-R1或DeepSeek-Coder），通常以Hugging Face格式或GGUF格式发布。将行业数据转换为模型可接受的格式，建议使用JSONL或文本文件格式。安装Python 3.8+和PyTorch（CUDA版本需与显卡驱动匹配）。建议使用LangChain等框架构建评估流水线，自动化测试模型在真实场景中的表现。构建行业特定的测试集，

avatar 2048 AI社区

522章：大显存硬件实战：应对 8K 剪辑、AI 训练的高效秘籍

分析 NVIDIA RTX A6000、AMD Instinct MI200 等大显存显卡的性价比与适用场景，对比显存带宽、CUDA 核心等关键参数。：分析 NVIDIA RTX A6000、AMD Instinct MI200 等大显存显卡的性价比与适用场景，对比显存带宽、CUDA 核心等关键参数。：对比 H.265/HEVC、ProRes RAW 等格式的显存占用差异，推荐硬件加速编码器的启用

avatar 2048 AI社区