??作者簡介：熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者，修心和技術同步精進，

代碼獲取、論文復現(xiàn)及科研仿真合作可私信。

??個人主頁：Matlab科研工作室

??個人信條：格物致知。

更多Matlab完整代碼及仿真定制內(nèi)容點擊??

智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

蜻蜓算法是一種基于生物學的優(yōu)化算法，它模仿了蜻蜓在尋找食物和繁殖過程中的行為。這種算法已經(jīng)被廣泛應用于解決各種優(yōu)化問題，包括路徑規(guī)劃、控制系統(tǒng)設計和無人機避障等。

無人機在復雜地形中進行航行時，需要能夠?qū)崟r規(guī)劃避障路徑，以避免與障礙物發(fā)生碰撞。傳統(tǒng)的避障算法往往存在局限性，無法很好地適應復雜地形下的飛行環(huán)境。因此，研究人員開始探索如何利用蜻蜓算法來實現(xiàn)無人機在復雜地形下的避障三維航跡規(guī)劃。

蜻蜓算法的核心思想是模仿蜻蜓在搜索食物和繁殖過程中的行為，通過不斷調(diào)整自身位置來尋找最優(yōu)解。在無人機避障問題中，可以將障礙物視為食物，無人機則需要通過調(diào)整飛行路徑來避開障礙物，以達到最優(yōu)的飛行路徑規(guī)劃。

在實際應用中，研究人員首先需要將復雜地形進行建模，并將障礙物的位置和形狀信息輸入到算法中。然后，利用蜻蜓算法來實現(xiàn)無人機的三維航跡規(guī)劃，以確保無人機能夠安全地避開障礙物，并按照預定的航跡進行飛行。

與傳統(tǒng)的避障算法相比，蜻蜓算法具有以下優(yōu)勢：

1. 適應性強：蜻蜓算法能夠根據(jù)環(huán)境的變化實時調(diào)整飛行路徑，適應復雜地形下的飛行環(huán)境。

2. 全局搜索能力強：蜻蜓算法能夠在整個搜索空間內(nèi)進行全局搜索，找到最優(yōu)的飛行路徑規(guī)劃。

3. 魯棒性好：蜻蜓算法能夠處理不同類型的障礙物，包括不規(guī)則形狀和動態(tài)變化的障礙物。

通過將蜻蜓算法應用于無人機避障三維航跡規(guī)劃，可以有效提高無人機的飛行安全性和效率，為無人機在復雜地形中的應用提供了新的解決方案。未來，隨著對蜻蜓算法的深入研究和優(yōu)化，相信它將在無人機領域發(fā)揮越來越重要的作用。

?? 部分代碼

%%  清空環(huán)境變量warning off             % 關閉報警信息close all               % 關閉開啟的圖窗clear                   % 清空變量clc                     % 清空命令行?%%  導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');?%%  劃分訓練集和測試集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);?%%  數(shù)據(jù)歸一化[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 );

?? 運行結果

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-776305.html

?? 參考文獻

?? 部分理論引用網(wǎng)絡文獻，若有侵權聯(lián)系博主刪除

?? ?關注我領取海量matlab電子書和數(shù)學建模資料

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

1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(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、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無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 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合

到了這里，關于基于蜻蜓算法DA實現(xiàn)復雜地形下無人機避障三維航跡規(guī)劃附Matlab代碼的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！