??作者簡(jiǎn)介：熱愛(ài)科研的Matlab仿真開(kāi)發(fā)者，修心和技術(shù)同步精進(jìn)，

代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個(gè)人主頁(yè)：Matlab科研工作室

??個(gè)人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點(diǎn)擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)?? ? ??雷達(dá)通信?? ? ?無(wú)線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號(hào)處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動(dòng)機(jī)?? ? ? ?無(wú)人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

本文將介紹一種基于侏儒貓鼬算法DMOA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地貌下的無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃方法。無(wú)人機(jī)在進(jìn)行航拍、搜救、巡邏等任務(wù)時(shí)，需要在復(fù)雜的地形環(huán)境中進(jìn)行避障規(guī)劃，以確保安全性和任務(wù)效率。本文提出的方法可以有效地解決這一問(wèn)題。

首先，介紹一下侏儒貓鼬算法DMOA。它是一種新型的多目標(biāo)優(yōu)化算法，其基本思想是將種群分為多個(gè)子種群，每個(gè)子種群都有自己的優(yōu)化目標(biāo)。在每一代進(jìn)化中，每個(gè)子種群都會(huì)通過(guò)交換個(gè)體來(lái)共同優(yōu)化各自的目標(biāo)。這種算法可以有效地避免傳統(tǒng)優(yōu)化算法中的局部最優(yōu)問(wèn)題，提高了優(yōu)化效率和精度。

在本文中，我們將侏儒貓鼬算法DMOA應(yīng)用到無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃中。具體來(lái)說(shuō)，我們首先將地形數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并將其作為無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃的輸入。然后，我們將無(wú)人機(jī)的飛行路徑劃分為多個(gè)子路徑，并將每個(gè)子路徑作為一個(gè)子種群。每個(gè)子種群都有自己的優(yōu)化目標(biāo)，包括路徑長(zhǎng)度、路徑安全性和路徑平滑性等。在每一代進(jìn)化中，每個(gè)子種群都會(huì)通過(guò)交換個(gè)體來(lái)共同優(yōu)化各自的目標(biāo)。

在進(jìn)行路徑規(guī)劃時(shí)，我們還需要考慮到無(wú)人機(jī)的動(dòng)態(tài)避障問(wèn)題。即使在規(guī)劃好的路徑上，無(wú)人機(jī)仍然可能會(huì)遇到一些障礙物，需要進(jìn)行實(shí)時(shí)避障。為了解決這一問(wèn)題，我們采用了一種基于模型預(yù)測(cè)控制的方法。具體來(lái)說(shuō)，我們建立了一個(gè)無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)避障的模型，并將其與路徑規(guī)劃算法相結(jié)合。在飛行過(guò)程中，無(wú)人機(jī)會(huì)根據(jù)當(dāng)前的位置和速度信息，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)可能出現(xiàn)的障礙物，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)避障。

最后，我們對(duì)本文提出的方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法可以有效地解決復(fù)雜地形下的無(wú)人機(jī)避障問(wèn)題，并且具有較高的優(yōu)化效率和精度。在未來(lái)的研究中，我們將進(jìn)一步探索如何將本文提出的方法應(yīng)用到更廣泛的場(chǎng)景中，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

?? 部分代碼

function DrawPic(result1,data,str)figureplot3(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 onplot3(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);endlegend('起點(diǎn)','終點(diǎn)','location','north')grid on%axis equalxlabel('x（km）')ylabel('y（km）')zlabel('z（km）')title([str, '最優(yōu)結(jié)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('起點(diǎn)','終點(diǎn)','location','north')% grid on% xlabel('x（km）')% ylabel('y（km）')% zlabel('z（km）')% title([str, '最優(yōu)結(jié)果:', num2str(result1.fit)])end

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-751800.html

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

?? ?關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書(shū)和數(shù)學(xué)建模資料

?? ?私信完整代碼、論文復(fù)現(xiàn)、期刊合作、論文輔導(dǎo)及科研仿真定制

1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫(kù)調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無(wú)人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識(shí)別、圖像分割、圖像檢測(cè)、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問(wèn)題（TSP）、車輛路徑問(wèn)題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無(wú)人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問(wèn)題、車輛協(xié)同無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無(wú)人機(jī)應(yīng)用方面

無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、無(wú)人機(jī)控制、無(wú)人機(jī)編隊(duì)、無(wú)人機(jī)協(xié)同、無(wú)人機(jī)任務(wù)分配、無(wú)人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無(wú)線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號(hào)處理方面

信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無(wú)功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置

8 元胞自動(dòng)機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長(zhǎng)

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于基于侏儒貓鼬算法DMOA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜地貌下的無(wú)人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃 論文實(shí)驗(yàn)報(bào)告皆可參考 Matlab實(shí)現(xiàn)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！