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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

1. 概述

無人機三維路徑規(guī)劃是無人機自主導航和控制的關(guān)鍵技術(shù)之一。在復雜地形環(huán)境中，無人機需要能夠自主避障并規(guī)劃出安全的飛行路徑。蚯蚓算法（EWA）是一種仿生優(yōu)化算法，靈感來源于蚯蚓在土壤中掘進的行為。EWA具有較強的全局搜索能力和局部搜索能力，非常適合解決復雜地形無人機避障三維航跡規(guī)劃問題。

2. 蚯蚓算法（EWA）

蚯蚓算法（EWA）是一種基于蚯蚓掘進行為的仿生優(yōu)化算法。蚯蚓在土壤中掘進時，會留下一條蜿蜒曲折的軌跡。EWA算法模擬了蚯蚓的掘進行為，通過不斷地調(diào)整蚯蚓的運動方向和速度，來搜索最優(yōu)解。

EWA算法的基本步驟如下：

1. 初始化蚯蚓種群：隨機生成一定數(shù)量的蚯蚓個體，每個蚯蚓個體代表一個候選解。

2. 評估蚯蚓個體：計算每個蚯蚓個體的適應度值，適應度值越高，表示該蚯蚓個體越優(yōu)。

3. 選擇蚯蚓個體：根據(jù)蚯蚓個體的適應度值，選擇出一定數(shù)量的蚯蚓個體進行繁殖。

4. 繁殖蚯蚓個體：通過交叉和變異等算子，產(chǎn)生新的蚯蚓個體。

5. 更新蚯蚓種群：將新的蚯蚓個體加入到蚯蚓種群中，并淘汰掉適應度值較低的蚯蚓個體。

6. 重復步驟2-5，直到滿足終止條件。

3. 基于EWA的無人機三維路徑規(guī)劃

基于EWA的無人機三維路徑規(guī)劃方法，將EWA算法應用于無人機三維路徑規(guī)劃問題。具體步驟如下：

1. 初始化蚯蚓種群：隨機生成一定數(shù)量的蚯蚓個體，每個蚯蚓個體代表一條候選路徑。

2. 評估蚯蚓個體：計算每個蚯蚓個體的適應度值，適應度值越高，表示該蚯蚓個體越優(yōu)。適應度函數(shù)可以根據(jù)無人機的飛行速度、飛行距離、避障性能等因素來設計。

3. 選擇蚯蚓個體：根據(jù)蚯蚓個體的適應度值，選擇出一定數(shù)量的蚯蚓個體進行繁殖。

4. 繁殖蚯蚓個體：通過交叉和變異等算子，產(chǎn)生新的蚯蚓個體。

5. 更新蚯蚓種群：將新的蚯蚓個體加入到蚯蚓種群中，并淘汰掉適應度值較低的蚯蚓個體。

6. 重復步驟2-5，直到滿足終止條件。

7. 輸出最優(yōu)解：輸出適應度值最高的蚯蚓個體，該蚯蚓個體代表最優(yōu)的無人機三維路徑。

?? 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','終點','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','終點','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

?? 運行結(jié)果

4. 仿真實驗

為了驗證基于EWA的無人機三維路徑規(guī)劃方法的有效性，進行了仿真實驗。仿真實驗在MATLAB平臺上進行，實驗場景為一個復雜的地形環(huán)境，其中包含山丘、樹木、建筑物等障礙物。

實驗結(jié)果表明，基于EWA的無人機三維路徑規(guī)劃方法能夠有效地規(guī)劃出無人機的三維飛行路徑，避開了所有障礙物，并且飛行路徑平滑、連續(xù)。

5. 結(jié)論

基于EWA的無人機三維路徑規(guī)劃方法，將EWA算法應用于無人機三維路徑規(guī)劃問題，能夠有效地規(guī)劃出無人機的三維飛行路徑，避開了所有障礙物，并且飛行路徑平滑、連續(xù)。該方法具有較強的魯棒性和全局搜索能力，非常適合解決復雜地形無人機避障三維航跡規(guī)劃問題。

?? 參考文獻?

[1] 劉春玲,馮錦龍,田玉琪,et al.基于改進粒子群算法的無人機航跡規(guī)劃[J].計算機仿真, 2023(010):040.

[2] 楊向東,周汶鋒,張陳宏,等.基于無人機傾斜攝影的三維路徑規(guī)劃[J].機電工程技術(shù), 2023, 52(4):155-160.

[3] 唐熙,王海寶,羅強.基于改進蟻群算法的無人機三維路徑規(guī)劃[J].農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程, 2023, 61(10):88-92.

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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、背包問題、 風電場布局、時隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點三級選址問題、 應急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點部署、 輸電線路臺風監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

2.1 bp時序、回歸預測和分類

2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機系列時序、回歸預測和分類

2.4 CNN/TCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學習機系列時序、回歸預測和分類

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU門控神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸\預測和分類

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡系列時序、回歸預測和分類

2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-828977.html

2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡時序、回歸預測和分類

2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡時序、回歸預測

2.12 RF隨機森林時序、回歸預測和分類

2.13 BLS寬度學習時序、回歸預測和分類

2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡分類

2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡預測和分類

2.16 時序、回歸預測和分類

2.17 時序、回歸預測預測和分類

2.18 XGBOOST集成學習時序、回歸預測預測和分類

方向涵蓋風電預測、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、用電量預測、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、 充電車輛路徑規(guī)劃（EVRP）、 雙層車輛路徑規(guī)劃（2E-VRP）、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲巡邏

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、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃

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(gòu)、儲能配置、有序充電

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長 金屬腐蝕

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合

到了這里，關(guān)于【無人機三維路徑規(guī)劃Matlab代碼】基于蚯蚓算法EWA實現(xiàn)復雜地形無人機避障三維航跡規(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(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！