近年来,由于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)的灵活性与低成本等优点,已被广泛应用于 军事和民用领域,如目标追踪、通信、监测、 农业及灾难管理等. UAV 路径规划的目标是 生成起始点到目标点的实时全局路径. 然而,实际 场景中,环境十分复杂,UAV的飞行路径往往面临 飞行
在城市场景下进行基于智能体的路径规划,通常涉及到多智能体路径规划(MAPF)问题。MAPF 旨在为多个智能体规划从起点到终点的路径,同时避免智能体间的相互碰撞。解决这类问题的方法主要分为两大类:基于搜索的传统算法和基于学习的智能算法。基于城市场景下的高维多目标优化算法求解无人机三维路径规划,MATLAB代码-CSDN博客 ...
UAV 路径规划的目标是 生成起始点到目标点的实时全局路径. 然而,实际 场景中,环境十分复杂,UAV的飞行路径往往面临 飞行高度、燃料消耗,以及建筑、树木等障碍物的限制,这使得合理可靠的 UAV 飞行路径成为保证 UAV 自身安全及任务成功的关键。针对多智能体路径规划(multi-agent path finding,MAPF)问题研究的算法在户外...