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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達(dá)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(jī)?? ? ? ?無人機(jī)
?? 內(nèi)容介紹
?摘要
本文提出了一種基于麻雀算法SSA的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法。該方法將無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問題,并利用麻雀算法SSA對優(yōu)化問題進(jìn)行求解。麻雀算法SSA是一種基于麻雀種群覓食行為的優(yōu)化算法,具有較強(qiáng)的全局搜索能力和局部搜索能力。本文將麻雀算法SSA應(yīng)用于無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題,并對算法的性能進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,該方法能夠有效地規(guī)劃出滿足避障要求的無人機(jī)三維航跡,并且具有較高的規(guī)劃效率。
1. 問題描述
無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題是指在三維空間中規(guī)劃一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的無人機(jī)航跡,使得該航跡滿足避障要求和飛行效率要求。無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題是一個(gè)復(fù)雜的問題,涉及到大量的約束條件,如避障約束、飛行效率約束等。
2. 基于麻雀算法SSA的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法
本文提出了一種基于麻雀算法SSA的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法。該方法將無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問題,并利用麻雀算法SSA對優(yōu)化問題進(jìn)行求解。
2.1 優(yōu)化問題模型
無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題可以轉(zhuǎn)化為以下優(yōu)化問題:
min f(x) = ∫[0,1] (x'(t)^2 + y'(t)^2 + z'(t)^2)dt
s.t. g_i(x) ≤ 0, i = 1, 2, ..., m
其中,x(t) = [x(t), y(t), z(t)]T為無人機(jī)在t時(shí)刻的位置,f(x)為路徑長度,g_i(x)為避障約束。
2.2 麻雀算法SSA
麻雀算法SSA是一種基于麻雀種群覓食行為的優(yōu)化算法。麻雀算法SSA的主要步驟如下:
-
初始化麻雀種群。
-
計(jì)算每個(gè)麻雀的適應(yīng)度值。
-
根據(jù)麻雀的適應(yīng)度值,選擇出最優(yōu)的麻雀。
-
根據(jù)最優(yōu)麻雀的位置,更新其他麻雀的位置。
-
重復(fù)步驟2-4,直到滿足終止條件。
3. 仿真實(shí)驗(yàn)
本文對基于麻雀算法SSA的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真實(shí)驗(yàn)中,無人機(jī)在三維空間中飛行,需要避開障礙物。仿真結(jié)果表明,該方法能夠有效地規(guī)劃出滿足避障要求的無人機(jī)三維航跡,并且具有較高的規(guī)劃效率。
?? 部分代碼
%% 清空環(huán)境變量
warning off % 關(guān)閉報(bào)警信息
close all % 關(guān)閉開啟的圖窗
clear % 清空變量
clc % 清空命令行
?
%% 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');
?
%% 劃分訓(xùn)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(yùn)行結(jié)果
4. 結(jié)論
本文提出了一種基于麻雀算法SSA的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法。該方法將無人機(jī)三維路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)優(yōu)化問題,并利用麻雀算法SSA對優(yōu)化問題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明,該方法能夠有效地規(guī)劃出滿足避障要求的無人機(jī)三維航跡,并且具有較高的規(guī)劃效率。
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 黃鶴,李文龍,吳琨,等.基于ALCE-SSA優(yōu)化的三維無人機(jī)低空突防[J].南京大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版, 2022, 58(3):12.
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[3] 孫靜,吳碧,許玉堂,等.復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)三維航跡規(guī)劃方法研究[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào), 2014, 34(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-9728.2014.03.044.文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-777609.html
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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、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價(jià)預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)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(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
旅行商問題(TSP)、車輛路徑問題(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(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)輸問題、車輛協(xié)同無人機(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 無人機(jī)應(yīng)用方面
無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(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 信號處理方面
信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)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(gòu)、儲能配置
8 元胞自動機(jī)方面
交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長
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【無人機(jī)三維路徑規(guī)劃Matlab代碼】基于麻雀算法SSA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜環(huán)境下無人機(jī)避障三維航跡規(guī)劃的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?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)!