目录
- 一、背景介绍
- 二、算法原理
- （一）算法模型构建
- （二）算法求解流程
- 三、代码实现
- （一）基础计算函数
- （二）动态规划主函数
- （三）随机点生成函数
- 四、实验结果
- （一）实验设置
- （二）结果展示
- 部署方式
参考文献：需要本文的详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该地址处获取完整版：地址
一、背景介绍
在航道维护与地形测绘领域，无人机技术虽为浅滩、礁石及淤阻段测绘带来便利，但受飞行时长、能耗与避障难题制约，优化测绘路径迫在眉睫。长江航道复杂环境致使无人机测绘挑战重重，不合理路径规划加剧能耗、削减作业时长与效率。在此背景下，动态规划算法成为破局关键，其擅处理多阶段决策优化，能依航道特性与无人机性能精准规划路径、降能耗提效率，对推动航道测绘智能化、高效化意义深远，为保障航道安全畅通筑牢技术根基。
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二、算法原理
（一）算法模型构建
测绘问题剖析与模型假设：聚焦长江航道测绘挑战，算法依无人机作业流程分路径为始、中、末三段，各段细化为动态项，构建多阶段决策框架。假设各阶段含动态处理项、输出结果与规划方案，借公式(s_{i}=\sum_{i = 1}^{\infty}\omega_{i}\cdot\theta\cdot\sum_{i = 1}^{\infty}x_{i}\underset{\beta}{\stackrel{\alpha}{\rightleftarrows}}y_{i})量化路径规划，(\omega_{i})为阈值、(\alpha)与(\beta)权衡路径转换权重、(\theta)为方向夹角、(x_{i})与(y_{i})为路径变化，依协调函数与投影计算路径演变，以起飞点为初值迭代优化路径。此模型贴合测绘实际，为算法求解锚定数学基础。
路径方案筛选与能耗考量：定义路径方案集及筛选函数，公式(m(s_{i}) = op\sum(x_{i}|\overline{min}\cdot\overline{y_{i}})+\tau)依路径变化与约束筛优。综合考虑电机、温度、转向能耗，借能耗参数权衡路径能耗，确保规划路径节能高效，使算法于优化路径长度时兼顾能耗管控，契合无人机续航需求，增强算法实用效能。
（二）算法求解流程
路径分段与动态规划策略：将测绘路径拆为 4 段，每段施改变、保持、停止动态规划。各段依阈值、方向、速度调整绘测策略，如始段依地形设阈值定初始路径走向；中段依环境微调方向速度保测绘精度与效率；末段依目标优化路径衔接。各段动态规划结果为后续整合优解奠基，确保全路径规划连贯精准、适配航道特性与测绘任务。
阈值调节与最优解确定：依不同阈值计算路径变化列多方案集，对比耗电、约束筛选。如依耗电阈值(max(k)>\Delta w_{i})且(min(k)<\Delta w_{i})筛优，经矩阵运算定最优路径。过程中精准权衡路径长度、转向频率与能耗，借阈值动态调控与方案评估，精准挖掘全局最优路径，实现多目标协同优化，提升测绘作业综合效益。
三、代码实现
（一）基础计算函数
（二）动态规划主函数
（三）随机点生成函数
四、实验结果
（一）实验设置
参数配置与数据生成策略：设阈值(\omega)、权重(\alpha)、(\beta)权衡路径规划倾向，调优算法性能。如增(\alpha)重距离、提(\beta)优方向，适配复杂航道需求。依任务规模设测绘点数，随机生成坐标模拟地形，构建多场景测试算法边界与适应性，为优化算法、提升航道测绘效率精度筑牢基础。
（二）结果展示
路径优化效果评估：多场景测试，算法有效缩路径长度、降转向频率、减耗电量。如 10 点测绘任务，优路径长度降约 30%、转向频减约 40%、耗电降约 25%，提升无人机续航与作业效率。可视化展示优路径验证算法于航道测绘的精准导航与高效规划能力，为航道维护作业提供坚实技术支撑。
部署方式
- python 3.8以上
参考文献：需要本文的详细复现过程的项目源码、数据和预训练好的模型可从该地址处获取完整版：地址