最近在研究无人机路径规划问题，整理了一些知识
路径规划实质：找到目标点
分为：全局和局部
一、路径规划的一些算法
1. RRT算法，即快速随机树算法（Rapid Random Tree），是LaValle在1998年首次提出的一种高效的路径规划算法。RRT算法以初始的一个根节点，通过随机采样的方法在空间搜索，然后添加一个又一个的叶节点来不断扩展随机树。当目标点进入随机树里面后，随机树扩展立即停止，此时能找到一条从起始点到目标点的路径。
💡论文改进措施：
1⃣️增加目标偏向采样策略；（没太看懂）
2⃣️路径优化：通过逐步迭代，更新父节点（可能得到的路径绕远了，需要优化一下）
2.蚁群算法：模拟蚂蚁🐜觅食行为寻找最优路径（旅行商问题，数学建模中了解过）
3.遗传算法：模拟自然进化过程寻找最优解。
🤔蚁群和遗传算法的缺点是，在寻找最优解时比较慢。
4.粒子群算法：处理优化问题，每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，并将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解，粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。
但是容易陷入“局部最优解”（在一定范围内是局部有优，但是在全局却不是）
5.A*（A-Star)算法是一种求解最短路径最有效的直接搜索方法。
分单元格？
6.人工势场：飞行空间模拟成一个场，将无人机排斥的点定义为正势能，无人机目标点定义为负势能，无人机的飞行原则即向势能减少的方向飞行。
二、关于无人机的一些知识的学习
1.无人机运动：
水平方向，通过不同的电机转速差产生力矩
竖直方向：通过加速度产生力
2.分四翼和六翼两种。
三、关于巡检
1.自主巡检关键是整合信息，需要测控
比如周围环境数据的采集，地面控制系统和机身状态信息的采集。➡️避障
2.我对于巡检理解：就是到一定位置对各个角度拍照？
