【无人机三维路径规划】基于蜻蜓算法DA实现复杂地形下无人机避障三维航迹规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

蜻蜓算法是一种基于生物学的优化算法,它模仿了蜻蜓在寻找食物和繁殖过程中的行为。这种算法已经被广泛应用于解决各种优化问题,包括路径规划、控制系统设计和无人机避障等。

无人机在复杂地形中进行航行时,需要能够实时规划避障路径,以避免与障碍物发生碰撞。传统的避障算法往往存在局限性,无法很好地适应复杂地形下的飞行环境。因此,研究人员开始探索如何利用蜻蜓算法来实现无人机在复杂地形下的避障三维航迹规划。

蜻蜓算法的核心思想是模仿蜻蜓在搜索食物和繁殖过程中的行为,通过不断调整自身位置来寻找最优解。在无人机避障问题中,可以将障碍物视为食物,无人机则需要通过调整飞行路径来避开障碍物,以达到最优的飞行路径规划。

在实际应用中,研究人员首先需要将复杂地形进行建模,并将障碍物的位置和形状信息输入到算法中。然后,利用蜻蜓算法来实现无人机的三维航迹规划,以确保无人机能够安全地避开障碍物,并按照预定的航迹进行飞行。

与传统的避障算法相比,蜻蜓算法具有以下优势:

  1. 适应性强:蜻蜓算法能够根据环境的变化实时调整飞行路径,适应复杂地形下的飞行环境。

  2. 全局搜索能力强:蜻蜓算法能够在整个搜索空间内进行全局搜索,找到最优的飞行路径规划。

  3. 鲁棒性好:蜻蜓算法能够处理不同类型的障碍物,包括不规则形状和动态变化的障碍物。

通过将蜻蜓算法应用于无人机避障三维航迹规划,可以有效提高无人机的飞行安全性和效率,为无人机在复杂地形中的应用提供了新的解决方案。未来,随着对蜻蜓算法的深入研究和优化,相信它将在无人机领域发挥越来越重要的作用。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

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2 机器学习和深度学习方面
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9 雷达方面
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