使用UAV引导模型和UAV航点跟随器块来设计用于固定翼无人驾驶飞行器（UAV）的控制器后面的航路点。

在不同的发展阶段，仿真模型通常需要不同的保真度。在快速原型阶段，我们希望快速尝试和调整参数以测试不同的自主算法。在生产开发阶段，我们想验证我们对越来越多保真品的模型的算法。在该示例中，我们演示了一种用UAV指导模型块近似高保真模型的方法，并将其用于原型和调整导航系统之后的航点。有关固定翼UAV，请参阅调谐航点追随者。针对高保真模型测试相同的导航系统以验证其性能。

在不同的开发阶段期间，无人机的模拟模型通常需要不同的保真度。随着设计进展，系统设计人员可能会逐步获取对UAV特征的逐步访问。

使用快速探索随机树（RRT）算法在三维地图上提供了快速探索随机树（RRT）算法，展示了固定翼无人驾驶车辆（UAV）的运动规划。在航点之间移动时，固定翼UAV是非完整的，并且必须遵守最大滚动角度，飞行路径角和空速等空气动力学约束。

通过增量设计迭代如何在城市环境中的不同地点实现一个小型多功能模拟到起飞，飞行和土地。