无人机航线规划

GitHub - zhm-real/PathPlanning: Common used path planning algorithms with animations.

 路径规划算法（Python&Matlab） - 知乎 (zhihu.com)     

        无人机航线规划，对于无人机的任务执行有着至关重要的作用，无人机在从起点飞向目的点的过程中，如何规划出一条安全路径，并且保证该路径代价最优，是无人机航线规划的主要目的。其中路径最优的含义是，在无人机最小转弯半径、无人机最小俯仰角变化、无人机续航时间等约束条件下，规划出一条航线和飞行时间最短的路径。

一、传统航线规划算法

1.A*算法

首先对地图进行栅格建模，然后使用f=g+h计算每个栅格的距离代价，最后寻找全局最优的一条路径。优点是全局最优，缺点是面积大的情况下，速度很慢。

2.人工势场法

人工势场法，设置固定迭代次数，每迭代一次，计算该位置的引力与斥力的合力，然后根据合力计算下一步的位置，知道到达终点。优点是简单易用，缺点是容易陷入局部最优，例如障碍物如果靠近终点，则不易规划出可用航线。

3.蚁群算法

4.粒子群算法

5.遗传算法

6.RRT算法

二、优缺点对比

三、总结