随着无人机技术的快速发展，无人机的路径规划成为智能交通、物流、农业和军事领域中的重要研究课题。
项目信息
编号：MOG-46
大小：10M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
随着无人机技术的快速发展，无人机的路径规划成为智能交通、物流、农业和军事领域中的重要研究课题。本文设计并实现了一套基于人工蜂群算法（ABC算法）的多无人机与单无人机路径规划系统，涵盖二维和三维环境下的路径规划。系统通过引入适应度函数进行路径优化，使用样条曲线生成平滑的无人机路径，并提供多维度环境设置。实验结果表明，该系统能够有效地规划出最优路径，满足复杂环境中的无人机任务需求，具有较强的实用性和扩展性。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对SingleUAVPlan\3维路径规划\runUAVABC4.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
MultiUAVPlan：多无人机路径规划
打开2DPathPlan文件夹运行system_ALL.m
1.二维路径规划的图
（1）黑色曲线：代表无人机从起点到终点的路径规划。这些路径似乎是通过某种优化算法（可能是人工蜂群算法）生成的。
（2）蓝色星号：标记了关键路径节点的坐标，分别标记为1、2、3、4，可能是无人机在路径规划过程中经过的重要位置。
（3）圆形：这些圆形可能表示环境中的障碍物，路径需要避开这些障碍物。
（4）绿色点：表示路径规划中的关键点，可能是无人机需要调整或校正路径的地方。
（5）数字标签：标注路径中的关键点和步骤编号，如1号点、2号点等。
2.算法结果
（1）代数n GlobalMin：显示算法在每一代中的全局最小值（GlobalMin）。这是指在每一次迭代中，算法找到的当前最优路径的适应度值。这个值逐代趋于稳定，表示算法收敛到了某个全局最优解。
（2）distance_min：列出了不同路径规划中最短的距离值。每个值代表无人机从一个起点到终点的最小距离。
（3）routes_distance：这是每条路径的具体距离，总结了不同路径的长度。
（4）time_plan：显示路径规划的总时间，单位应该是秒。这个时间表示算法计算最佳路径所花费的时间。
（5）V_plan：这是规划中的速度列表，表示无人机在不同路段的规划速度。
这两张图片展示了无人机路径规划的结果：包括路径的可视化表示、优化算法的运行结果、最小距离、路径长度、计算时间以及速度计划等信息。
打开3DPathPlan文件夹运行system_ALL.m
1.3D地形图
（1）三维网格图：这张图展示的是无人机路径规划中的三维环境。图中曲面代表了地形或环境中不同的高低起伏，无人机需要在这个复杂地形中规划最佳路径。
（2）颜色变化：网格的颜色变化表示高度的不同。较亮的部分可能是较高的区域，较暗的部分可能是低洼地带。无人机在规划路径时，需要考虑如何避开高峰或危险区域。
（3）紫色点：图中可能标记了一些关键点（如起点、终点或者路径中的中间节点）。这些点有助于说明无人机规划过程中需要经过的关键位置。
2.算法输出结果
（1）代数n GlobalMin：显示算法在每一代中计算出的全局最小值（GlobalMin）。这个数值表示在当前代数中，算法找到的最优路径的适应度值。随着代数增加，最小值逐渐降低并趋于稳定，表明算法已经收敛，找到了较优的路径解。
（2）从第16代开始，最优解趋于140.775，这表明系统在这个点上找到了一个稳定的全局最小值。
（3）distance_min：这是不同路径规划中最短的路径距离，表示无人机从起点到终点需要走的最短路径长度（例如：264.8229、204.0834等）。
（4）routes_distance：这是每条规划路径的具体距离。与distance_min类似，但可能与不同路线的路径长度相关（例如：265.2148、211.2360等）。
（5）time_plan：这表示无人机路径规划的时间结果，单位可能是秒。不同的路径规划可能耗费不同的时间（例如：8.8405、26.8405等）。
（6）V_plan：规划中无人机的速度值，表示无人机在路径的各个部分的速度（例如：30.0000、7.8701等）。
总结：
（1）3D地形图展示了无人机需要在复杂的三维环境中规划路径，路径优化必须考虑高低差异。
（2）算法输出显示了路径规划的多项结果，包括最优路径的适应度、最短路径距离、不同路径的总长度、规划时间以及无人机的速度规划。
打开2维路径规划文件夹运行system_ALL.m
1.2D路径规划图
（1）黑色曲线：表示无人机从起点到终点的路径。曲线看起来相对简单，可能是在一个较少障碍物的环境中进行的规划。
（2）蓝色星号：标记了路径的起点和终点。
（3）圆形：代表规划环境中的障碍物，无人机在路径规划时需要避开这些障碍物。
（4）圆形障碍物的大小各不相同，模拟了复杂的环境。
2.算法输出结果
（1）代数n GlobalMin：显示了算法在每一代中找到的全局最小值。该值表示在当前迭代中，算法找到的最优路径的适应度值。
（2）可以看到，随着迭代次数增加，适应度值逐渐降低。开始时适应度为713.465，最终在第10代达到了424.721。这表明算法在进行路径优化，并逐渐收敛到一个更优的解。
（3）min：列出了无人机从起点到终点的最小距离（334.7014），这是算法优化后的最短路径。
（4）routes_distance：表示规划路径的总距离（366.3565），可能与障碍物的避让有关，因此距离稍大于最小距离。
总结：
（1）路径规划图展示了无人机避开多个圆形障碍物后的最终路径，且路径在环境中较为平滑。
（2）算法输出显示了算法在多次迭代中的全局最优解，最终找到了一条较短的路径，适应度从较高值逐渐收敛，说明路径的优化效果显著。
打开3维路径规划文件夹运行system_ALL.m
1.3D地形图
（1）三维网格图：展示了一个复杂地形的三维模型。无人机需要在这样的地形上进行路径规划，网格的起伏代表了地形的高度变化。
（2）红色标记：图中的红色点可能代表无人机路径中的关键点，或者是路径规划的起点和终点。无人机在地形中必须避开这些高低起伏的区域，找到最佳路径。
（3）颜色变化：颜色的渐变反映了不同高度的变化，较亮部分代表较高的区域，较暗部分代表低洼区域。路径的优化需要考虑这些地形起伏，避免高峰区域，找到最优路径。
2.算法输出结果
（1）代数n GlobalMin：显示了算法在每一代迭代中找到的全局最小值（GlobalMin）。这一数值代表当前代数中的最优路径的适应度值。可以看到，算法逐步迭代后从第15代开始收敛，最终最优解为347.027，说明算法在这个点上找到了较优的全局解。
（2）A = 661.1372：这个值可能代表当前路径的一些计算参数，具体含义可能和路径的某些属性相关，比如路径的复杂性或平均高度。
（3）min = 623.5861：这是无人机路径规划的最小值，表示最终无人机从起点到终点的最短路径长度。这是算法通过多次迭代优化后的最优路径。
总结：
（1）3D地形图展示了无人机需要应对的复杂地形，红点表示无人机的路径关键点，路径规划需要在这个起伏环境中找到最优解。
（2）算法输出显示了通过迭代，算法逐步收敛到一个稳定的全局最优解（GlobalMin = 347.027），并找到了一条最短路径（min = 623.5861），表明路径规划的优化效果显著。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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