無人機搜索路徑規劃演算法

❶ 無人機上需要哪些程序以及如何進行無人機編程

這個話題擴展開去就太大了...簡單說一下吧
無人機本身是個非常綜合性的系統。就基本的核心的飛行控制部分來說，一般包括內環和外環。內環負責控制飛機的姿態，外環負責控制飛機在三維空間的運動軌跡。
高端的無人機，依靠高精度的加速度計和激光陀螺等先進的感測器（現在流行的都是基於捷連慣導而不是平台式），計算維持飛機的姿態。低端的型號則用一些MEMS器件來做姿態估算。但它們的數學原理基本是相同的。具體的演算法根據硬體平台的能力，可能採用離散餘弦矩陣/四元數/雙子樣/多子樣....
高端的無人機，AHRS/IMU採用的基本都是民航或者軍用的著名產品。例如全球鷹的利頓LN-100G/LN-200等。這些系統價格昂貴但精密，內部往往是零鎖激光陀螺之類。例如LN-100G的GPS-INS組合，即使丟失GPS，靠慣性器件漂移仍可以控制在120m/min。
低端的無人機就沒那麼精密講究了，一般都依賴GPS等定位系統來進行外環控制，內環用MEMS陀螺和加速度計進行姿態估算。
如果把無人機看成一個完整的系統，那麼還需要很多其他支持，例如任務規劃，地面跟蹤等等....
進行無人機編程，得看你具體是指哪方面。如果是飛控系統，你得需要比較扎實的數學知識，對各種矩陣運算/控制率什麼的有深刻的了解。如果只是希望現有的帶飛控的平台去做一些任務，那麼需要根據具體的平台來考慮。有些平台提供了任務編輯器，甚至更靈活的任務腳本。

著作權歸作者所有。

❷ 如何通過視覺SLAM構建得到的三維地圖進行機器人的路徑規劃

首先，我們還是需要確認一下，三維的路徑規劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機器人家上了解到
首先， 利用視覺 SLAM 可以解決機器人的定位問題，剩下的就是怎麼將視覺地圖轉換成規劃使用的地圖了。 當然，對於規劃演算法，三維的點狀機器人，用 A* 還湊合，但是，如果是需要考慮姿態的無人機（六維），那麼可能就得考慮用基於采樣的方法或者軌跡優化類的演算法了。 而這類演算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到環境（地圖）的就一個用途：碰撞檢測/計算與障礙物距離。 我們用 V-SLAM 建立的地圖可能長這樣： 理論上講，直接輸入這些障礙物的點就夠用了（計算每個點與機器人最近距離）。
但是，畢竟點很多呀，而且V-SLAM很可能計算到一些錯誤的點。所以，我們一般需要進行以下處理： （我就用機械臂上的來做例子，當然，我的點雲是從Kinect獲取的，但大概意思相同：機器之眼 | Kinect v2）
濾波：去掉一些離群點，PCL 庫就提供了幾種點雲濾波演算法。
濾波前： 濾波後： Octomap：在做規劃時，對障礙物的距離精度要求其實不是那麼高，所以，完全可以對點雲數據進行壓縮。
降采樣是一個方法，但是採用八叉樹結構是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的圖中可以發現，我將機械臂規劃中的點雲也換成了Octomap，這樣，每次只需對Octomap中的小立方體與機械臂做碰撞檢測就行，大大降低了存儲數據量與碰撞檢測運算量。
Sematic Map: 就算轉換成了Octomap，小立方體還是很多呀，怎麼辦？這時候就可以對點雲進行一些處理了。例如，通過平面檢測，識別出地面、天花板等，直接用一個大的立方體替換掉Octomap的小方塊；或者通過物體識別演算法識別出環境中的物體，用物體的3D模型替換Octomap，這樣也可以大大減少碰撞檢測的計算量。

❸ 如何實現無人機的路徑規劃

現在大疆的無人機一般用的都是Altizure去規劃航線的。

❹ 無人機是如何在夜間避障的

無人機如果不能避障，跟會飛的咸魚有什麼分別。——薩特·福萊費施

無人機的市場正在飛速上漲，它擁有良好的發展前景，現在無人機不僅應用在軍事領域，消費級無人機也越來越多的被應用。

目前的無人機正在無限的接近自動化和智能化，隨著技術的研究和進步，未來無人機很可能會成為飛行機器人。而避障系統則是實現自動化和智能化的關鍵因素之一，避障的應用能夠有效減少無人機的損壞和事故的發生。

還有一種夜間避障方法是TOF避障系統。它通過給目標連續發送光脈沖，然後用感測器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行時間來得到障礙物的距離。但是這種方法極不穩定，因為光波容易收到干擾，測量距離比較短。而且這種方法需要專門的晶元價格昂貴，所以沒有被廣泛的應用。

夜間避障已經在逐步被攻克、解決，相信在不久的未來無人機的夜間避障系統會被逐步完善，做到完全規避障礙物。

參考文獻：[1]木子.無人機避障技術發展三重階段.宇辰網

❺ 無人機如何實現編隊

• 無人機編隊飛行

即多架無人機為適應任務要求而進行的某種隊形排列和任務分配的組織模式,它既包括編隊飛行的隊形產生、保持和變化,也包括飛行任務的規劃和組織。

• 無人機編隊飛行基本要求

保持各飛機直接所設定的相對姿態和相對位置，可以結合編隊模式，通過控制在隊飛機相對於某一特定點（或對象）的距離來實現.

• 無人機編隊飛行關鍵技術

  隊形保持 ；在表演時，不僅要求無人機編隊能夠保持隊形不變，還需要在飛行過程中根據任務要求能夠實現隊形變換。

  防撞避障 ；防撞是指在編隊中各個無人機之間避免相互碰撞；應當控制好編隊中無人機間飛行距離

  航跡規劃 ；無人機編隊的路徑規劃中在把編隊作為一個整體的條件下，可以看作單無人機航跡規劃進行處理。應當設置好每架飛機的飛行路徑

• 編隊表演流程

希望能幫到您，謝謝！

❻ 機器人路徑規劃中傳統演算法和智能演算法的區別

傳統演算法雖然結果一定是最優解，但是運算量極大，可能會有lag。
相反，採用一定的智能演算法，雖然每次選擇不一定最優，但是基本上都能快速（<=0.1s）判斷，而且只要設定一定的糾錯演算法，總體效率遠高於傳統演算法。

❼ 做移動式機器人路徑規劃，有哪些比較好的模擬平台，能出柵格二維圖的那種

在Matlab平台上運行模擬

路徑規劃演算法的研究是移動機器人研究領域中一個重要的組成部分，它的目的是使移動機器人能夠在一個已知或者未知的環境中，找到一條從其實狀態到目標狀態的無碰撞路徑。傳統的路徑規劃演算法大部分只考慮機器人的位姿空間，然而，實際上機器人不僅受到位姿空間的約束，還會受到各種外力的約束。

機器人路徑規劃演算法（Dijkstra和A*兩種）在matlab上編程實現。

移動機器人路徑規劃是指在一個未知的環境中，機器人根據任務尋找一條最優的運動軌跡，該軌跡可以連接起點和目標點，同時避開環境中的障礙物，歸納起來分為下面兩個步驟：

地圖模型的建立：根據機器人運動的環境然後抽象建立起柵格地圖、

路徑搜索演算法：機器人路徑規劃主要涉及3大問題：

①明確起點位置以及終點；

②規避障礙物；

③盡可能做到路徑上的優化。

從Dijkstra和A*演算法實現路徑規劃的問題。

❽ 有哪些應用於移動機器人路徑規劃的演算法

機器人家上了解到，在二維二值地圖（FREE or OCCUPIED）場景下進行路徑規劃的方法。我看之前有同學在回答的時候配上了這幅圖：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

這幅圖上的演算法羅列的還是很全面的，體現了各個演算法的出生順序。但是並不能很好的對他們進行一個本質的分類。剛剛那位同學說的graph-based和sampling-based的分類方法我感覺有點概念重疊不能夠對規劃演算法進行這樣的分類，下面通過自己這一年多的研究和實踐對規劃演算法進行一個簡單的分類：

兩大類：
1. 完備的（complete)
2. 基於采樣的（sampling-based）又稱為概率完備的

一 完備的規劃演算法

A*演算法

所謂完備就是要達到一個systematic的標准，即：如果在起始點和目標點間有路徑解存在那麼一定可以得到解，如果得不到解那麼一定說明沒有解存在。
這一大類演算法在移動機器人領域通常直接在occupancy grid網格地圖上進行規劃（可以簡單理解成二值地圖的像素矩陣）以深度優先尋路演算法、廣度優先尋路演算法、Dijkstra(迪傑斯特拉)演算法為始祖，以A*演算法(Dijstra演算法上以減少計算量為目的加上了一個啟發式代價)最為常用，近期的Theta*演算法是在A*演算法的基礎上增加了line-of-sight優化使得規劃出來的路徑不完全依賴於單步的柵格形狀（答主以為這個演算法意義不大，不就是規劃了一條路徑再簡單平滑了一下么）。
完備的演算法的優勢在與它對於解的捕獲能力是完全的，但是由此產生的缺點就是演算法復雜度較大。這種缺點在二維小尺度柵格地圖上並不明顯，但是在大尺度，尤其是多維度規劃問題上，比如機械臂、蛇形機器人的規劃問題將帶來巨大的計算代價。這樣也直接促使了第二大類演算法的產生。

二 基於采樣的規劃演算法

RRT-connect演算法
這種演算法一般是不直接在grid地圖進行最小柵格解析度的規劃，它們採用在地圖上隨機撒一定密度的粒子來抽象實際地圖輔助規劃。如PRM演算法及其變種就是在原始地圖上進行撒點，抽取roadmap在這樣一個拓撲地圖上進行規劃；RRT以及其優秀的變種RRT-connect則是在地圖上每步隨機撒一個點，迭代生長樹的方式，連接起止點為目的，最後在連接的圖上進行規劃。這些基於采樣的演算法速度較快，但是生成的路徑代價（可理解為長度）較完備的演算法高，而且會產生「有解求不出」的情況（PRM的逢Narrow space卒的情況）。這樣的演算法一般在高維度的規劃問題中廣泛運用。

三 其他規劃演算法
除了這兩類之外還有間接的規劃演算法：Experience-based（Experience Graph經驗圖演算法）演算法：基於經驗的規劃演算法，這是一種存儲之前規劃路徑，建立知識庫，依賴之進行規劃的方法，題主有興趣可以閱讀相關文獻。這種方法犧牲了一定的空間代價達到了速度與完備兼得的優勢。此外還有基於廣義Voronoi圖的方法進行的Fast-marching規劃，類似dijkstra規劃和勢場的融合，該方法能夠完備地規劃出位於道路中央，遠離障礙物的路徑。答主最近也在研究此類演算法相關的工作。

APF（人工勢場）演算法

至於D* 、勢場法、DWA(動態窗口法)、SR-PRM屬於在動態環境下為躲避動態障礙物、考慮機器人動力學模型設計的規劃演算法。