动态路径规划

基于动态三维环境下的Q-Learning算法无人机自主避障路径规划研究，MATLAB代码针对复杂三维环境下无人机自主导航中存在的碰撞风险高、目标到达精度低、路径优化不足等问题，提出一种基于Q-Learning强化学习的三维无人机安全路径规划算法。该算法以无人机坐标级精准到达、与障碍物边缘保持≥0.5m安全距离、无碰撞、最短路径、最少步数为多目标优化目标，将无人机路径规划问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），设计多约束复合奖励函数，通过严格的安全距离约束实现动作空间裁剪，采用ε-贪心策略完成动作决策，通过时序差分学习更新动作价值函数（QQQ函数），最终生成满足所有约束的最优飞行轨迹。实验结果表

基于控制障碍函数（CBF）的多无人机编队避障路径规划研究，MATLAB代码多无人机编队协同作业在巡检、侦察、应急救援等领域具有广泛应用前景，但其安全运行面临机间避碰、环境障碍规避、编队保持与实时响应等多重挑战。传统路径规划方法存在实时性差、安全约束难以严格保障、分布式协同能力不足等问题。针对上述问题，本文开展基于控制障碍函数（Control Barrier Function, CBF）的多无人机编队避障路径规划研究，核心是将各类安全约束转化为可计算的数学条件，结合二次规划（Quadratic Programming, QP）实现最小干预式控制，在保障系统安全的前提下完成编队任务

基于四旋翼无人机离散建模与增量PID控制及轨迹跟踪研究，MATLAB代码四旋翼无人机作为一类典型的强耦合、多输入多输出（MIMO）高度非线性欠驱动系统，凭借结构简洁、机动性能优异、悬停特性良好等优势，在科研、工业及军用领域得到广泛应用。此类系统的动力学特性复杂，仅通过经验调参难以实现鲁棒稳定的控制效果与可预测的动态响应，因此需通过严格的建模与控制器设计流程，在保证系统可控性与可分析性的前提下，完成控制律的设计与实现。本文以四旋翼无人机为研究对象，从六自由度刚体动力学出发，完成悬停点小扰动线性化、零阶保持（ZOH）离散化建模，进而设计增量式PID串级控制器，并通过MATLAB仿

多无人机动态避障路径规划研究：基于粒子群优化算法PSO的多无人机动态避障路径规划研究（可以自定义无人机数量及起始点），MATLAB代码粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的随机搜索算法，最早由 Kennedy 与 Eberhart 于 1995 年提出，灵感来源于鸟群或鱼群的觅食行为。它通过模拟粒子在解空间中的“飞行”来寻找最优解，具有实现简单、参数少、收敛快等特点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、特征选择、路径规划等领域。

三维动态避障路径规划：基于部落竞争与成员合作算法（CTCM）融合动态窗口法DWA的无人机三维动态避障方法研究，MATLAB代码针对无人机在三维动态环境下路径规划存在的实时性差、避障精度低、路径平滑性不足等问题，提出一种部落竞争与成员合作算法（Competition of tribes and cooperation of members algorithm，CTCM）混合的路径规划方法。首先，利用部落竞争与成员合作算法完成全局路径的离线规划；其次，结合动态窗口法进行局部动态避障的在线优化，利用无人机运动学约束筛选速度窗口，保证路径的实时性和安全性；最后，通过三维动态仿真环境验证算法性能。实验结果表明，混合算法在动态障碍物场景下，

我是有底线的