无人机路径规划是无人机应用领域中的关键问题之一。本文提出了一种基于IRM（Informed RRTstar Method）和RRTstar（Rapidly-exploring Random Tree star）算法的无人机路径规划方法，并使用Matlab进行实现。该方法通过结合IRM的启发式搜索和RRTstar的快速探索能力，实现了高效且可靠的无人机路径规划。实验结果表明，该方法能够有效地规划无人机在复杂环境中的路径，具有较高的路径规划成功率和路径质量。
文章目录
- 1. 引言
- 2. 相关工作
- 3. 方法介绍
- 4. 实验结果
- 5. 源码+数据+PPT+报告下载
1. 引言
无人机的广泛应用使得无人机路径规划成为研究的热点之一。无人机路径规划的目标是找到一条安全、高效的路径，使得无人机能够从起始点到达目标点。然而，由于环境的复杂性和无人机的动态性，路径规划问题变得非常具有挑战性。因此，提出一种高效可靠的无人机路径规划方法具有重要意义。
2. 相关工作
在过去的几十年中，研究者们提出了许多无人机路径规划算法。其中，RRT（Rapidly-exploring Random Tree）算法是一种常用且有效的路径规划算法。然而，RRT算法在处理复杂环境和高维状态空间时存在一定的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了许多改进的RRT算法，如RRTstar算法和IRM算法。
3. 方法介绍
本文提出了一种基于IRM和RRTstar算法的无人机路径规划方法。首先，利用IRM算法对环境进行建模和表示，将环境分为离散的网格。然后，使用RRTstar算法在离散的网格上进行路径搜索。RRTstar算法通过不断扩展树结构，实现了对环境的快速探索。最后，根据路径质量评估函数，选择路径规划成功率高且路径质量好的路径。
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RRT* 从一个空树开始，并添加与初始状态相对应的单个节点。
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它找到了运动规划问题的解决方案。
4. 实验结果
在Matlab平台上，我们使用了一组真实无人机场景数据进行了实验。实验结果表明，所提出的方法能够在复杂环境中高效地规划无人机路径，并且具有较高的路径规划成功率和路径质量。
Threshold = 3, Step size : 5, Nodes: 1000 => Cost: 205, Time: 6 sec：
Nodes: 2000 => Cost: 210, Time: 18 sec：
Nodes: 5000 => Cost 208, Time: 104 sec：
Nodes: 8000 => Cost 206, Time: 256 sec：
5. 源码+数据+PPT+报告下载
基于Matlab利用IRM和RRTstar实现无人机路径规划（源码+数据+说明+报告+PPT）.rar：https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88282567
