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项目概述
随着无人机技术在物流、测绘、应急救援等领域的广泛应用，其自主导航、避障算法、路径规划及多机协同等核心技术的研究需求日益迫切。为降低实地测试成本、提高研发效率，本项目旨在构建一个高精度、可扩展的无人机三维虚拟仿真环境，支持算法验证、仿真训练与场景压力测试。支持导入相关航线路径，进行无人机编队/分布路径模拟，支持多种无人机队形，支持输入大区域类型根据无人机数量进行区域划分。可视化方面，支持放大缩小，视野转换，全方位调整视野角度。
主页面显示：上面为三维路径图，包括区域描绘，路径绘制，下方会显示仿真运行过程中的飞行信息。
示意图：
功能说明
支持多无人机不同高度飞行，实时显示对应位置信息，状态信息，编队内角色，路径总路程，预计完成时间（与设置的无人机飞行时间相关）。
代码说明
由于本人良好的编码习惯，代码中均有注释说明，这里不做赘述，仅对项目文件进行说明及个别举例。
1.uav/single_uav.py 为单个无人机声明，包括各自航路点，高度，速度，状态........等基本信息。
# 例：
def init（self， id， initial_coords， high=50， status=0，speed=20）：self.id = idself.position = initial_coords # 当前位置self.initial_position = initial_coords # 初始位置self.high = high # 默认高度设为50单位self.status = status # 状态信息 0 正常 1 故障 2 打击 3 终止任务self.path_points = [] # 每个无人机独立的路径点self.current_index = 0 # 当前路径点的索引self.speed=speed # 速度默认20self.actual_path = [] # 存储实际经过的路径点self.initial_transition_done = False # 跟踪是否完成了初始位置到第一路径点的
2.uav/uav_cluster.py 为无人机群声明，包括集群编队队形，共享信息..........等。
# 例：
def set_formation（self， queue_type=None）： queue_type = queue_type or self.default_formation # 如果没有传递队形类型，使用默认队形self.current_formation = queue_typeoffset = 15 # 每个无人机的基本间隔# 设置不同队形的位置偏移if self.current_formation == '0x01': # 一字纵队self.formation_offsets = [(i * offset, 0) for i in range(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x02': # 二字纵队self.formation_offsets = [(i % 2 * offset, i // 2 * offset) for i in range(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x03': # 一字横队self.formation_offsets = [(0, i * offset) for i in range(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x04': # 前三角队形self.formation_offsets = [(i * offset, abs(i - len(self.uavs) // 2) * offset) for i inrange(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x05': # 后三角队形self.formation_offsets = [(-i * offset, abs(i - len(self.uavs) // 2) * offset) for i inrange(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x06': # 左梯次队形self.formation_offsets = [(i * offset, -i * offset) for i in range(len(self.uavs))]elif self.current_formation == '0x07': # 右梯次队形self.formation_offsets = [(i * offset, i * offset) for i in range(len(self.uavs))]else:self.formation_offsets = [(i * offset, 0) for i in range(len(self.uavs))] # 默认队形一字横队
3.info_struct/Cooper_Task.py 为相关指令信息结构体，包括编队，分布俩种模式的具体输入信息。
# 例： # 编队机动
def init（self，que_type，reg_type，reg_locat）： self.queue_type=que_type # 队形self.region_type=reg_type # 区域类型 3 圆形 4 线形 其余为多边形 5表示五边形 6表示六边形self.region_location=reg_locat # 区域坐标
4.visual_management.py 为整个可视化类的实现。
例： 修改仿真运行中无人机速度：
# 初始化视图和无人机模型self.view = self.create_view()self.init_uav_models()# self.timer.start(800) # 设置仿真运行速度self.timer.start(200) # 设置仿真运行速度...................current_point = drone.path_points[drone.current_index]next_point = drone.path_points[drone.current_index + 1]num_steps = 400 # 修改点间过渡插值点，越大则仿真中越慢，反之则越快
simulation_main.py 仿真主函数。
# 例：
# 说明
# 区域位置信息输入格式
# 圆形 圆心x，圆心y;半径
# 线形 始点x，始点y;终点x，终点y
# 多边形 顶点1x，顶点1y;顶点2x，顶点2y;顶点3x，顶点3y;..........
# 编队侦察 对应算法 编队侦察-多边形。struct_data = （“0x01”， 5， “50,250;100,250;150,150;75,100;25,150") # 一字纵队队形 五边形 多边形区域顶点task_info=cooper_task（“0x01”，struct_data） # 编队飞行 任务信息# 分区侦察 对应算法 分区侦察-圆。struct_data=（3,3，“65,75;220") # 3个子区域（无人机数量），3：圆形区域标识，大区域坐标task_info=cooper_task（“0x03”，struct_data） # 分布飞行 任务信息# 仿真实例化base_path=“tsp_pathdata/tsp_path_region_{}.csv” # 分布搜索路径 tsp_path_region_0 tsp_path_region_1 tsp_path_region_2 的形式数量就是区域的数量，每个里面是单个区域的路径。fixed_path=“tsp_pathdata//tsp_path.csv” # 编队搜索路径。visualization = UAVVisualization（task_info，base_path，fixed_path）。visualization.run（）。根据任务信息，无人机定义进行信息的修改，将相关路径替换为自己的路径文件即可，路径格式为 csv 俩列 x，y
路径文件示意
拓展讨论
后续会逐渐增加三维障碍物的显示，进一步提高系统的复杂度，如果说有什么好的方法，可以与我讨论，或者直接提交到我的git中，大家一块将这个仿真项目完善起来。
项目链接：https://github.com/Ricardo-HY/-Unmanned-aerial-vehicle-simulation.git
如需代码自行下载即可，觉得可以的话，三连一下叭，记得给我 star !!!