内容概要：本文详细介绍了无人机航迹规划（UAV）和多无人机航迹规划（MUAV）的基本概念及其在Matlab中的实现方法。首先概述了无人机航迹规划的重要性和应用场景，如军事侦察、环境监测、航拍摄影和快递配送等。接着分别讲解了基于图论和基于采样的两种主要航迹规划算法，前者通过将飞行环境抽象成图模型寻找最优路径，后者则利用随机采样生成可行路径。针对多无人机系统，文中强调了协同作业的需求及其带来的额外挑战。最后给出了一个简化的Matlab代码示例，演示了如何使用基于采样的方法完成单无人机的航迹规划。 适合人群：对无人机技术和Matlab编程有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解无人机航迹规划理论及其具体实现方式的学习者；旨在帮助读者掌握不同类型的航迹规划算法，并能够在Matlab环境下进行实验验证。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还附有具体的代码实例，有助于读者更好地理解和实践相关算法。

狼群算法求解无人机航迹规划问题

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

基于协作竞争PSO算法的多无人机航迹规划

该算法适用研究机器人与无人机

智能算法无人机航迹规划人工智能

多约束条件下蚁群算法解无人机轨迹规划，其中包含了2019年研究生数学建模竞赛解答的python代码，提供了蚁群算法解决无人机多约束条件下的航迹规划问题

该程序用蚁群算法用来对无人机进行航迹的实现。在vc上可以运行，只要输入威胁源信息（位置坐标，威胁半径）

本人自己做无人机航迹规划学术研究编写的量子粒子群算法matlab源程序，发表了学术论文，供无人机专业研究生参考。

数学建模论文，关于无人机自主飞行航迹规划问题