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🔥 内容介绍
本文将介绍一种基于侏儒猫鼬算法DMOA实现复杂地貌下的无人机避障三维航迹规划方法。无人机在进行航拍、搜救、巡逻等任务时,需要在复杂的地形环境中进行避障规划,以确保安全性和任务效率。本文提出的方法可以有效地解决这一问题。
首先,介绍一下侏儒猫鼬算法DMOA。它是一种新型的多目标优化算法,其基本思想是将种群分为多个子种群,每个子种群都有自己的优化目标。在每一代进化中,每个子种群都会通过交换个体来共同优化各自的目标。这种算法可以有效地避免传统优化算法中的局部最优问题,提高了优化效率和精度。
在本文中,我们将侏儒猫鼬算法DMOA应用到无人机避障三维航迹规划中。具体来说,我们首先将地形数据转化为三维点云数据,并将其作为无人机路径规划的输入。然后,我们将无人机的飞行路径划分为多个子路径,并将每个子路径作为一个子种群。每个子种群都有自己的优化目标,包括路径长度、路径安全性和路径平滑性等。在每一代进化中,每个子种群都会通过交换个体来共同优化各自的目标。
在进行路径规划时,我们还需要考虑到无人机的动态避障问题。即使在规划好的路径上,无人机仍然可能会遇到一些障碍物,需要进行实时避障。为了解决这一问题,我们采用了一种基于模型预测控制的方法。具体来说,我们建立了一个无人机动态避障的模型,并将其与路径规划算法相结合。在飞行过程中,无人机会根据当前的位置和速度信息,预测未来一段时间内可能出现的障碍物,并根据预测结果进行实时避障。
最后,我们对本文提出的方法进行了实验验证。实验结果表明,我们的方法可以有效地解决复杂地形下的无人机避障问题,并且具有较高的优化效率和精度。在未来的研究中,我们将进一步探索如何将本文提出的方法应用到更广泛的场景中,以满足实际应用的需求。
📣 部分代码
function DrawPic(result1,data,str)
figure
plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',1.5,...
'MarkerEdgeColor','g',...
'MarkerFaceColor','g',...
'MarkerSize',8)
hold on
plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',1.5,...
'MarkerEdgeColor','g',...
'MarkerFaceColor','g',...
'MarkerSize',8)
plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',1.5,...
'MarkerEdgeColor','g',...
'MarkerFaceColor','g',...
'MarkerSize',10)
for i=1:data.numObstacles
x=1+data.Obstacle(i,1);
y=1+data.Obstacle(i,2);
z=1+data.Obstacle(i,3);
long=data.Obstacle(i,4);
wide=data.Obstacle(i,5);
pretty=data.Obstacle(i,6);
x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);
y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);
z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);
long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);
wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);
pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);
[V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);
end
legend('起点','终点','location','north')
grid on
%axis equal
xlabel('x(km)')
ylabel('y(km)')
zlabel('z(km)')
title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])
% figure
% plot3(data.S0(:,1)*data.unit(1),data.S0(:,2)*data.unit(2),data.S0(:,3)*data.unit(3),'o','LineWidth',2,...
% 'MarkerEdgeColor','r',...
% 'MarkerFaceColor','r',...
% 'MarkerSize',10)
% hold on
% plot3(data.E0(:,1)*data.unit(1),data.E0(:,2)*data.unit(2),data.E0(:,3)*data.unit(3),'h','LineWidth',2,...
% 'MarkerEdgeColor','r',...
% 'MarkerFaceColor','r',...
% 'MarkerSize',10)
% plot3(result1.path(:,1).*data.unit(1),result1.path(:,2).*data.unit(2),result1.path(:,3).*data.unit(3),'-','LineWidth',2,...
% 'MarkerEdgeColor','k',...
% 'MarkerFaceColor','r',...
% 'MarkerSize',10)
% for i=1:data.numObstacles
% x=1+data.Obstacle(i,1);
% y=1+data.Obstacle(i,2);
% z=1+data.Obstacle(i,3);
% long=data.Obstacle(i,4);
% wide=data.Obstacle(i,5);
% pretty=data.Obstacle(i,6);
%
% x0=ceil(x/data.unit(1))*data.unit(1);
% y0=ceil(y/data.unit(2))*data.unit(2);
% z0=ceil(z/data.unit(3))*data.unit(3);
% long0=ceil(long/data.unit(1))*data.unit(1);
% wide0=ceil(wide/data.unit(2))*data.unit(2);
% pretty0=ceil(pretty/data.unit(3))*data.unit(3);
% [V,F] = DrawCuboid(long0, wide0, pretty0, x0,y0,z0);
% end
% legend('起点','终点','location','north')
% grid on
% xlabel('x(km)')
% ylabel('y(km)')
% zlabel('z(km)')
% title([str, '最优结果:', num2str(result1.fit)])
end
⛳️ 运行结果
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-751800.html
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
到了这里,关于基于侏儒猫鼬算法DMOA实现复杂地貌下的无人机避障三维航迹规划 论文实验报告皆可参考 Matlab实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!