La planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados es una de las cuestiones clave en el campo de las aplicaciones de vehículos aéreos no tripulados. Este artículo propone un método de planificación de ruta de UAV basado en los algoritmos IRM (método RRTstar informado) y RRTstar (estrella de árbol aleatorio de exploración rápida), y utiliza Matlab para implementarlo. Este método logra una planificación de rutas UAV eficiente y confiable al combinar la búsqueda heurística de IRM y la capacidad de exploración rápida de RRTstar. Los resultados experimentales muestran que este método puede planificar eficazmente la ruta del UAV en un entorno complejo y tiene una alta tasa de éxito y calidad de la ruta.
Directorio de artículos
1. Introducción
La amplia aplicación de los UAV hace que la planificación de rutas de los UAV se convierta en uno de los puntos críticos de la investigación. El objetivo de la planificación de la ruta del UAV es encontrar una ruta segura y eficiente para que el UAV pueda alcanzar el punto objetivo desde el punto de partida. Sin embargo, debido a la complejidad del entorno y la dinámica de los UAV, el problema de la planificación de rutas se vuelve muy desafiante. Por lo tanto, es de gran importancia proponer un método de planificación de rutas UAV eficiente y confiable.
2. Trabajo relacionado
En las últimas décadas, los investigadores han propuesto muchos algoritmos de planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados. Entre ellos, el algoritmo RRT (árbol aleatorio de exploración rápida) es un algoritmo de planificación de rutas eficaz y de uso común. Sin embargo, el algoritmo RRT tiene ciertos problemas cuando se trata de entornos complejos y espacios de estados de alta dimensión. Para resolver estos problemas, los investigadores han propuesto muchos algoritmos RRT mejorados, como el algoritmo RRTstar y el algoritmo IRM.
3. Introducción al método
Este artículo propone un método de planificación de rutas de vehículos aéreos no tripulados basado en algoritmos IRM y RRTstar. Primero, utilice el algoritmo IRM para modelar y representar el entorno y dividir el entorno en cuadrículas discretas. Luego, utilice el algoritmo RRTstar para buscar rutas en cuadrículas discretas. El algoritmo RRTstar realiza una exploración rápida del entorno ampliando continuamente la estructura del árbol. Finalmente, de acuerdo con la función de evaluación de la calidad de la ruta, se selecciona la ruta con una alta tasa de éxito en la planificación de la ruta y una buena calidad de la ruta.
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RRT* comienza con un árbol vacío y agrega un único nodo correspondiente al estado inicial.
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Encuentra una solución al problema de planificación del movimiento.
4. Resultados experimentales
En la plataforma Matlab, utilizamos un conjunto de datos reales de escenas de vehículos aéreos no tripulados para realizar experimentos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto puede planificar de manera eficiente rutas de vehículos aéreos no tripulados en entornos complejos y tiene una alta tasa de éxito en la planificación de rutas y calidad de ruta.
Umbral = 3, Tamaño del paso: 5, Nodos: 1000 => Costo: 205, Tiempo: 6 segundos:
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5. Código fuente + datos + PPT + descarga de informes
Planificación de ruta de UAV basada en Matlab usando IRM y RRTstar (código fuente + datos + descripción + informe + PPT).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88282567