【无人机路径规划】基于标准A星算法和平滑度优化
研究课题：
基于标准A星算法和平滑度优化的无人机路径规划
关键词：
无人机； 路径规划； A星算法；平滑度优化
改进方向：
路径平滑度优化
课题说明：
研究标准A star算法的基本原理和三维地图路径规划求解方法，结合参考文献研究如何使用标准A star算法求解三维地图下的无人机路径规划，其中包括：如何创建3维地图；如何创建开放和关闭列表；如何设定结束条件以及如何选择A星算法的8个方向。为了更好地显示出A星算法在三维地图求解最优路径的效果，使用Matlab软件编程来实现三维地图下A star算法优化的无人机路径规划与避障，并且输出三维路径图和路径长度等信息
算法流程：
基于对A星算法基本原理和无人机路径规划模型的基本研究，标准A星算法求解无人机路径规划包括以下步骤：
1）导入三维地图并对地图进行插值和网格化进行细分；
2）设定无人机起飞的起点与终点，定义无人机可行的飞行方向；
3）计算当前点的实际代价和预估代价函数值；
4）通过OPEN/CLOSE表的来计算各个邻域的f(n)/g(n)/h(n)值并更新表中数值；
5）回溯寻找路径；
6）计算路径长度并绘制路径仿真图。
待改进方向：
1）自适应权重系数优化启发函数
2）搜索邻域优化
3）OPEN表优化