随着无人机技术的快速发展，其在军事、农业、物流等领域的应用越来越广泛。无人机在执行任务时，如何有效地规划其飞行路径以避免障碍物，成为了研究的热点问题。
项目信息
编号：MOG-12
大小：2.7M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b
项目介绍
本文提出了一种基于蜻蜓算法的三维航迹规划方法，通过在Matlab环境下实现该算法，实现了对无人机避障路径的优化。
蜻蜓算法模仿了蜻蜓在捕食过程中群体运动的行为，能够在复杂的环境中找到全局最优解。实验结果表明，该方法在路径规划效率和避障性能方面具有显著优势。
项目报告
Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对main_pathfinding.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
– 运行main_pathfinding.m
图1：三维地形地图
-分析：
（1）内容：图中展示了一片三维地形区域，其中包含多个矩形柱体代表障碍物。地图上标注了起点和终点位置，分别用绿色的五角星和四角星表示。
（2）该图用于展示无人机在三维空间中避障路径规划的问题空间。可以清晰地看到起点、终点以及障碍物的位置分布，为后续的路径规划提供了直观的环境表示。
图2：适应度函数曲线
-分析：
（1）内容：该图展示了适应度随迭代次数的变化曲线，其中横坐标为迭代次数，纵坐标为适应度值。曲线标注为“DA”，表示蜻蜓算法的适应度变化。
（2）适应度函数曲线用来评估算法的优化效果。从图中可以看出，随着迭代次数的增加，适应度值逐渐降低并趋于稳定，表明蜻蜓算法在不断优化路径，直到达到收敛状态。
图3：优化结果
-分析：
（1）内容：该图展示了蜻蜓算法在三维空间中的优化路径。图中包含障碍物、起点、终点和蜻蜓算法规划出的路径。路径从起点出发，绕过多个障碍物，最终到达终点。图中标注了最优结果值为44.0197。
（2）该图用于展示蜻蜓算法在三维避障路径规划中的应用效果。通过图中的路径，可以直观地看到无人机避开障碍物并最终到达目标位置的过程。优化结果值表示路径的长度或成本，反映了算法的优化效果。
以上结果总结：
– 这三个图分别展示了无人机避障三维航迹规划的环境、算法优化过程及其最终结果。
– 通过这些图，可以清晰地理解蜻蜓算法在无人机路径规划中的应用及其效果。
– 图1提供了规划环境的可视化，图2展示了算法优化过程中的性能变化，图3则直观地展示了规划路径的实际效果。
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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