飞行器自主导航：飞行器避障算法_（9）.全局路径规划.docx

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全局路径规划

引言

全局路径规划是飞行器自主导航的重要组成部分，它主要负责在飞行器的起点和目标点之间生成一条最优的路径。这条路径需要考虑飞行器的飞行环境、地形数据、飞行器的性能参数等多方面因素。在实际应用中，全局路径规划通常与局部路径规划和避障算法相结合，以实现飞行器的全程自主导航。

基本概念

路径规划的定义

路径规划是指在给定的环境中，为飞行器从起始点到目标点生成一条无碰撞的路径。全局路径规划通常在飞行器起飞前完成，生成的路径需要尽可能地优化飞行时间和能量消耗。

环境建模

为了进行路径规划，首先需要对飞行器的飞行环境进行建模。常见的建模方法包括栅格地图、拓扑地图和三维点云地图。这些地图可以由飞行器搭载的传感器（如激光雷达、摄像头等）采集数据后生成，也可以从外部数据源获取。

优化目标

路径规划的优化目标通常包括但不限于以下几点：

最短路径：减少飞行时间和能量消耗。

最安全路径：避免高风险区域，如障碍物密集区、强风区等。

最平滑路径：减少路径的突变，提高飞行器的稳定性和舒适性。

最低成本路径：综合考虑飞行器的性能、燃料消耗等因素，降低总成本。

常用的全局路径规划算法

A*算法

A*算法是一种启发式有哪些信誉好的足球投注网站算法，适用于静态环境中的路径规划。它通过评估函数fn=gn+hn来选择节点，其中

算法步骤

初始化：将起始节点放入开放列表中。

节点选择：从开放列表中选择fn

节点扩展：对当前节点的邻居节点进行评估，计算其fn

更新开放列表：将符合条件的邻居节点加入开放列表。

终止条件：当目标节点被加入关闭列表时，路径规划完成。

代码示例

importheapq

defa_star_search(graph,start,goal):

A*算法实现

:paramgraph:环境图，用邻接表表示

:paramstart:起始节点

:paramgoal:目标节点

:return:路径列表

#优先队列，存储(f,node)

open_list=[]

heapq.heappush(open_list,(0,start))

#存储每个节点的g值

g_values={node:float(inf)fornodeingraph}

g_values[start]=0

#存储每个节点的父节点

parents={node:Nonefornodeingraph}

whileopen_list:

#从开放列表中选择f值最小的节点

current_f,current_node=heapq.heappop(open_list)

#如果当前节点是目标节点，路径规划结束

ifcurrent_node==goal:

path=[]

whilecurrent_nodeisnotNone:

path.append(current_node)

current_node=parents[current_node]

returnpath[::-1]

#将当前节点移至关闭列表

closed_list.add(current_node)

#扩展当前节点的邻居节点

forneighbor,costingraph[current_node].items():

ifneighborinclosed_list:

continue

tentative_g=g_values[current_node]+cost

iftentative_gg_values[neighbor]:

g_values[neighbor]=tentative_g

parents[neighbor]=current_node