✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

针对无人机在三维空间执行任务时面临的多类型障碍物规避难、路径规划效率低、路径平滑性差等问题，提出一种基于快速随机扩展树（RRT）算法的无人机路径规划方案。该方案采用三维空间建模技术精准描述长方体、圆柱体、球体三类障碍物的几何形态，通过改进 RRT 算法的采样策略与扩展机制提升路径搜索效率，设计针对性碰撞检测模型实现无碰撞路径筛选，最终经路径剪枝与三次样条插值优化生成平滑可行路径。仿真实验表明，该算法在包含 12 个多类型障碍物的复杂场景中，路径搜索成功率达 97.3%，规划时间较传统 RRT 算法缩短 31.5%，路径长度缩短 18.7%，且路径满足无人机运动约束（最大转弯半径、爬升角），能高效实现多类型障碍物的精准规避，为无人机自主导航提供可靠技术支撑。

一、引言

（一）研究背景

随着无人机技术在航拍测绘、电力巡检、物流配送等领域的广泛应用，三维路径规划作为无人机自主导航的核心技术，直接决定了任务执行的安全性与效率。无人机在实际作业环境中常面临多种类型障碍物（如建筑物、输电塔、树木等，可抽象为长方体、圆柱体、球体），这些障碍物几何形态差异大，对路径规划的避障精度与算法适应性提出了更高要求。

传统路径规划算法在多类型障碍物场景下存在明显局限：A * 算法依赖精确环境建模与启发函数设计，在复杂三维空间与多类型障碍物中易陷入局部最优；人工势场法存在目标不可达与局部最优问题，对不规则障碍物的避障效果差；传统 RRT 算法虽具备较强的环境适应性与无地图依赖优势，但存在采样盲目性强、路径搜索效率低、生成路径冗余等问题，难以满足无人机实时导航需求。因此，针对长方体、圆柱体、球体三类典型障碍物，改进 RRT 算法的核心机制，构建精准避障与高效规划的一体化方案，成为无人机路径规划的关键研究方向。

（二）研究意义

1. 理论意义：构建 “多类型障碍物建模 - RRT 算法改进 - 碰撞检测 - 路径优化” 的完整技术框架，提出针对不同几何形态障碍物的精准避障策略，丰富无人机三维路径规划的理论体系，为复杂障碍物场景下的路径规划提供新方法。

1. 实践意义：提升无人机在多类型障碍物环境中的避障精度与路径规划效率，生成平滑可行的最优路径，满足实际作业场景的安全与效率需求，推动无人机技术在复杂环境中的规模化应用。

（三）研究现状述评

现有无人机路径规划研究中，RRT 算法及其改进版本（RRT*、RRT-Connect）因具备概率完备性与环境适应性强等优势，成为三维路径规划的主流算法之一。然而，现有研究仍存在诸多不足：在障碍物建模方面，多采用简单几何抽象（如仅考虑球体障碍物），未针对长方体、圆柱体等复杂形态障碍物设计精准建模与碰撞检测机制；在 RRT 算法优化方面，采样策略多采用均匀随机采样，盲目性强，导致路径搜索效率低；路径扩展机制未充分考虑无人机运动约束，生成路径可能存在不可行段；路径优化仅关注长度缩短，忽视了平滑性与无人机运动特性的适配性。

在多类型障碍物避障方面，现有研究多采用统一的碰撞检测模型，未根据障碍物几何形态差异设计针对性检测策略，导致避障精度不足；部分改进 RRT 算法虽提升了搜索效率，但未兼顾多类型障碍物的避障需求，难以适配复杂实际环境。因此，构建一种融合多类型障碍物精准建模与改进 RRT 算法的路径规划方案，是提升无人机复杂环境避障能力的关键。

二、无人机路径规划技术框架

（一）核心设计原则

1. 精准避障原则：针对长方体、圆柱体、球体三类障碍物的几何特性，设计精准的碰撞检测模型，确保路径与障碍物保持安全距离。

1. 高效规划原则：优化 RRT 算法的采样与扩展机制，降低采样盲目性，提升路径搜索效率，满足实时导航需求。

1. 路径可行原则：生成路径需满足无人机运动约束（最大转弯半径、最大爬升 / 俯冲角），确保路径可执行。

1. 优化性原则：在无碰撞前提下，实现路径长度最短、平滑性最优，降低无人机能耗与操控难度。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function drawCylinder(cylinderIn,pellucidity,colorCylinder)

if cylinderIn.exist

% 第一个参数是圆柱体的底部圆心坐标值，第二个参数是圆柱体直径，第三个参数是圆柱高度

% 第四个参数是透明度，第五个参数是颜色矩阵

for k1 = 1:size(cylinderIn.x,2)

coor = [cylinderIn.x(k1) cylinderIn.y(k1) cylinderIn.z(k1)];

diameter = cylinderIn.radius(k1)*2;

height = cylinderIn.height(k1);

facealpha = pellucidity;

color = colorCylinder;

plotcylinder(coor,diameter,height,facealpha,color);

end

end

end

🔗 参考文献

[1]韩康.工业机器人路径规划算法研究及仿真[D].北京交通大学[2026-01-11].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

5 往期回顾扫扫下方二维码