无人机搜索路径规划算法

❶ 无人机上需要哪些程序以及如何进行无人机编程

这个话题扩展开去就太大了...简单说一下吧
无人机本身是个非常综合性的系统。就基本的核心的飞行控制部分来说，一般包括内环和外环。内环负责控制飞机的姿态，外环负责控制飞机在三维空间的运动轨迹。
高端的无人机，依靠高精度的加速度计和激光陀螺等先进的传感器（现在流行的都是基于捷连惯导而不是平台式），计算维持飞机的姿态。低端的型号则用一些MEMS器件来做姿态估算。但它们的数学原理基本是相同的。具体的算法根据硬件平台的能力，可能采用离散余弦矩阵/四元数/双子样/多子样....
高端的无人机，AHRS/IMU采用的基本都是民航或者军用的着名产品。例如全球鹰的利顿LN-100G/LN-200等。这些系统价格昂贵但精密，内部往往是零锁激光陀螺之类。例如LN-100G的GPS-INS组合，即使丢失GPS，靠惯性器件漂移仍可以控制在120m/min。
低端的无人机就没那么精密讲究了，一般都依赖GPS等定位系统来进行外环控制，内环用MEMS陀螺和加速度计进行姿态估算。
如果把无人机看成一个完整的系统，那么还需要很多其他支持，例如任务规划，地面跟踪等等....
进行无人机编程，得看你具体是指哪方面。如果是飞控系统，你得需要比较扎实的数学知识，对各种矩阵运算/控制率什么的有深刻的了解。如果只是希望现有的带飞控的平台去做一些任务，那么需要根据具体的平台来考虑。有些平台提供了任务编辑器，甚至更灵活的任务脚本。

着作权归作者所有。

❷ 如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到
首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 Configuration Space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 V-SLAM 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。
但是，毕竟点很多呀，而且V-SLAM很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从Kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | Kinect v2）
滤波：去掉一些离群点，PCL 库就提供了几种点云滤波算法。
滤波前： 滤波后： Octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。
降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：OctoMap - 3D occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了Octomap，这样，每次只需对Octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。
Sematic Map: 就算转换成了Octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉Octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3D模型替换Octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。

❸ 如何实现无人机的路径规划

现在大疆的无人机一般用的都是Altizure去规划航线的。

❹ 无人机是如何在夜间避障的

无人机如果不能避障，跟会飞的咸鱼有什么分别。——萨特·福莱费施

无人机的市场正在飞速上涨，它拥有良好的发展前景，现在无人机不仅应用在军事领域，消费级无人机也越来越多的被应用。

目前的无人机正在无限的接近自动化和智能化，随着技术的研究和进步，未来无人机很可能会成为飞行机器人。而避障系统则是实现自动化和智能化的关键因素之一，避障的应用能够有效减少无人机的损坏和事故的发生。

还有一种夜间避障方法是TOF避障系统。它通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的飞行时间来得到障碍物的距离。但是这种方法极不稳定，因为光波容易收到干扰，测量距离比较短。而且这种方法需要专门的芯片价格昂贵，所以没有被广泛的应用。

夜间避障已经在逐步被攻克、解决，相信在不久的未来无人机的夜间避障系统会被逐步完善，做到完全规避障碍物。

参考文献：[1]木子.无人机避障技术发展三重阶段.宇辰网

❺ 无人机如何实现编队

• 无人机编队飞行

即多架无人机为适应任务要求而进行的某种队形排列和任务分配的组织模式,它既包括编队飞行的队形产生、保持和变化,也包括飞行任务的规划和组织。

• 无人机编队飞行基本要求

保持各飞机直接所设定的相对姿态和相对位置，可以结合编队模式，通过控制在队飞机相对于某一特定点（或对象）的距离来实现.

• 无人机编队飞行关键技术

  队形保持 ；在表演时，不仅要求无人机编队能够保持队形不变，还需要在飞行过程中根据任务要求能够实现队形变换。

  防撞避障 ；防撞是指在编队中各个无人机之间避免相互碰撞；应当控制好编队中无人机间飞行距离

  航迹规划 ；无人机编队的路径规划中在把编队作为一个整体的条件下，可以看作单无人机航迹规划进行处理。应当设置好每架飞机的飞行路径

• 编队表演流程

希望能帮到您，谢谢！

❻ 机器人路径规划中传统算法和智能算法的区别

传统算法虽然结果一定是最优解，但是运算量极大，可能会有lag。
相反，采用一定的智能算法，虽然每次选择不一定最优，但是基本上都能快速（<=0.1s）判断，而且只要设定一定的纠错算法，总体效率远高于传统算法。

❼ 做移动式机器人路径规划，有哪些比较好的仿真平台，能出栅格二维图的那种

在Matlab平台上运行仿真

路径规划算法的研究是移动机器人研究领域中一个重要的组成部分，它的目的是使移动机器人能够在一个已知或者未知的环境中，找到一条从其实状态到目标状态的无碰撞路径。传统的路径规划算法大部分只考虑机器人的位姿空间，然而，实际上机器人不仅受到位姿空间的约束，还会受到各种外力的约束。

机器人路径规划算法（Dijkstra和A*两种）在matlab上编程实现。

移动机器人路径规划是指在一个未知的环境中，机器人根据任务寻找一条最优的运动轨迹，该轨迹可以连接起点和目标点，同时避开环境中的障碍物，归纳起来分为下面两个步骤：

地图模型的建立：根据机器人运动的环境然后抽象建立起栅格地图、

路径搜索算法：机器人路径规划主要涉及3大问题：

①明确起点位置以及终点；

②规避障碍物；

③尽可能做到路径上的优化。

从Dijkstra和A*算法实现路径规划的问题。

❽ 有哪些应用于移动机器人路径规划的算法

机器人家上了解到，在二维二值地图（FREE or OCCUPIED）场景下进行路径规划的方法。我看之前有同学在回答的时候配上了这幅图：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

这幅图上的算法罗列的还是很全面的，体现了各个算法的出生顺序。但是并不能很好的对他们进行一个本质的分类。刚刚那位同学说的graph-based和sampling-based的分类方法我感觉有点概念重叠不能够对规划算法进行这样的分类，下面通过自己这一年多的研究和实践对规划算法进行一个简单的分类：

两大类：
1. 完备的（complete)
2. 基于采样的（sampling-based）又称为概率完备的

一 完备的规划算法

A*算法

所谓完备就是要达到一个systematic的标准，即：如果在起始点和目标点间有路径解存在那么一定可以得到解，如果得不到解那么一定说明没有解存在。
这一大类算法在移动机器人领域通常直接在occupancy grid网格地图上进行规划（可以简单理解成二值地图的像素矩阵）以深度优先寻路算法、广度优先寻路算法、Dijkstra(迪杰斯特拉)算法为始祖，以A*算法(Dijstra算法上以减少计算量为目的加上了一个启发式代价)最为常用，近期的Theta*算法是在A*算法的基础上增加了line-of-sight优化使得规划出来的路径不完全依赖于单步的栅格形状（答主以为这个算法意义不大，不就是规划了一条路径再简单平滑了一下么）。
完备的算法的优势在与它对于解的捕获能力是完全的，但是由此产生的缺点就是算法复杂度较大。这种缺点在二维小尺度栅格地图上并不明显，但是在大尺度，尤其是多维度规划问题上，比如机械臂、蛇形机器人的规划问题将带来巨大的计算代价。这样也直接促使了第二大类算法的产生。

二 基于采样的规划算法

RRT-connect算法
这种算法一般是不直接在grid地图进行最小栅格分辨率的规划，它们采用在地图上随机撒一定密度的粒子来抽象实际地图辅助规划。如PRM算法及其变种就是在原始地图上进行撒点，抽取roadmap在这样一个拓扑地图上进行规划；RRT以及其优秀的变种RRT-connect则是在地图上每步随机撒一个点，迭代生长树的方式，连接起止点为目的，最后在连接的图上进行规划。这些基于采样的算法速度较快，但是生成的路径代价（可理解为长度）较完备的算法高，而且会产生“有解求不出”的情况（PRM的逢Narrow space卒的情况）。这样的算法一般在高维度的规划问题中广泛运用。

三 其他规划算法
除了这两类之外还有间接的规划算法：Experience-based（Experience Graph经验图算法）算法：基于经验的规划算法，这是一种存储之前规划路径，建立知识库，依赖之进行规划的方法，题主有兴趣可以阅读相关文献。这种方法牺牲了一定的空间代价达到了速度与完备兼得的优势。此外还有基于广义Voronoi图的方法进行的Fast-marching规划，类似dijkstra规划和势场的融合，该方法能够完备地规划出位于道路中央，远离障碍物的路径。答主最近也在研究此类算法相关的工作。

APF（人工势场）算法

至于D* 、势场法、DWA(动态窗口法)、SR-PRM属于在动态环境下为躲避动态障碍物、考虑机器人动力学模型设计的规划算法。