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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進(jìn)化交配算法 (EMA) 的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法，旨在為無人機(jī)在復(fù)雜地形下生成避障三維航跡。該方法將 EMA 應(yīng)用于三維路徑規(guī)劃問題，通過模擬自然選擇和種群進(jìn)化過程，優(yōu)化無人機(jī)的航跡，以實現(xiàn)避障和最優(yōu)路徑長度。實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地生成避障三維航跡，并具有較高的路徑規(guī)劃效率和魯棒性。

引言

無人機(jī)在復(fù)雜地形下的三維路徑規(guī)劃是無人機(jī)自主導(dǎo)航和任務(wù)執(zhí)行的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的三維路徑規(guī)劃方法通常采用基于網(wǎng)格的方法或基于采樣的方法，這些方法在復(fù)雜地形下容易陷入局部最優(yōu)解，且規(guī)劃效率較低。

進(jìn)化交配算法 (EMA) 是一種基于種群進(jìn)化的優(yōu)化算法，具有較強(qiáng)的全局搜索能力和魯棒性。近年來，EMA 已被成功應(yīng)用于各種優(yōu)化問題中，包括路徑規(guī)劃問題。

方法

本文提出的基于 EMA 的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法主要包括以下步驟：

1. **初始化種群：**隨機(jī)生成一組三維航跡作為初始種群。

2. **適應(yīng)度評估：**計算每個航跡的適應(yīng)度，適應(yīng)度函數(shù)包括路徑長度、避障能力和光滑度等因素。

3. **選擇：**根據(jù)適應(yīng)度值，選擇具有較高適應(yīng)度的航跡作為父代。

4. **交配：**通過單點交叉或均勻交叉等交配算子，生成新的航跡。

5. **變異：**對新的航跡進(jìn)行變異操作，以增加種群多樣性。

6. **更新種群：**將新的航跡添加到種群中，并淘汰適應(yīng)度較低的航跡。

7. **終止條件：**當(dāng)滿足預(yù)定的終止條件（如最大迭代次數(shù)或適應(yīng)度值達(dá)到閾值）時，算法終止。

實驗

為了驗證該方法的有效性，我們在復(fù)雜地形下進(jìn)行了仿真實驗。實驗中，無人機(jī)需要從起點飛往終點，并避開障礙物。

實驗結(jié)果表明，該方法能夠有效地生成避障三維航跡，且路徑長度較短。此外，該方法具有較高的規(guī)劃效率和魯棒性，能夠在不同的地形條件下生成高質(zhì)量的航跡。

結(jié)論

本文提出了一種基于 EMA 的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法，該方法能夠有效地生成避障三維航跡，并具有較高的路徑規(guī)劃效率和魯棒性。該方法為無人機(jī)在復(fù)雜地形下的自主導(dǎo)航和任務(wù)執(zhí)行提供了新的技術(shù)手段。

未來工作

未來工作將進(jìn)一步研究 EMA 在無人機(jī)三維路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，包括：

• 探索不同的 EMA 變體，以提高規(guī)劃效率和魯棒性。

• 研究多目標(biāo)優(yōu)化方法，以同時優(yōu)化路徑長度、避障能力和其他因素。

• 將該方法應(yīng)用于實際的無人機(jī)平臺，并進(jìn)行實地測試。

?? 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

?? 參考文獻(xiàn)

?? 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電子書和數(shù)學(xué)建模資料

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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、背包問題、 風(fēng)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(yīng)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(fēng)監(jiān)測裝置、 集裝箱船配載優(yōu)化、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

2.1 bp時序、回歸預(yù)測和分類

2.2 ENS聲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類

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

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM極限學(xué)習(xí)機(jī)系列時序、回歸預(yù)測和分類

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

2.7 ELMAN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸\預(yù)測和分類

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

2.9 RBF徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-837026.html

2.10 DBN深度置信網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測和分類

2.11 FNN模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序、回歸預(yù)測

2.12 RF隨機(jī)森林時序、回歸預(yù)測和分類

2.13 BLS寬度學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測和分類

2.14 PNN脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

2.15 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和分類

2.16 時序、回歸預(yù)測和分類

2.17 時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類

2.18 XGBOOST集成學(xué)習(xí)時序、回歸預(yù)測預(yù)測和分類

方向涵蓋風(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、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、用電量預(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、機(jī)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(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、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、車輛協(xié)同無人機(jī)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(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(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長 金屬腐蝕

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】基于進(jìn)化交配算法EMA實現(xiàn)復(fù)雜地形下無人機(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)！