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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)

物理應(yīng)用? ? ? ? ? ? ?機(jī)器學(xué)習(xí)

?? 內(nèi)容介紹

隨著無人機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，無人機(jī)在城市環(huán)境中的應(yīng)用越來越廣泛。在復(fù)雜城市地形下，無人機(jī)三維路徑規(guī)劃至關(guān)重要，直接影響無人機(jī)的安全性和效率。本文提出了一種基于 A 星算法的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法，該方法考慮了城市建筑物和障礙物的約束，能夠有效地生成滿足安全性和效率要求的三維航跡。

1. 引言

無人機(jī)三維路徑規(guī)劃是無人機(jī)自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)之一。在復(fù)雜城市地形下，無人機(jī)面臨著建筑物、電線桿等障礙物的阻擋，傳統(tǒng)二維路徑規(guī)劃方法無法滿足需求。因此，需要研究適用于復(fù)雜城市地形的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法。

2. A 星算法簡介

A 星算法是一種啟發(fā)式搜索算法，廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃問題。該算法通過評估節(jié)點(diǎn)的啟發(fā)式函數(shù)和路徑代價，選擇最優(yōu)路徑。啟發(fā)式函數(shù)估計從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離，路徑代價表示從起點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的實(shí)際距離。

3. 基于 A 星算法的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃

本文提出的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法基于 A 星算法，具體步驟如下：

1. **構(gòu)建三維網(wǎng)格地圖：**將城市地形離散化為三維網(wǎng)格地圖，每個網(wǎng)格單元表示無人機(jī)可占據(jù)的空間。

2. **設(shè)置起點(diǎn)和終點(diǎn)：**確定無人機(jī)的起點(diǎn)和終點(diǎn)位置。

3. **計算啟發(fā)式函數(shù)：**使用曼哈頓距離或歐幾里得距離作為啟發(fā)式函數(shù)，估計從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離。

4. **計算路徑代價：**計算從起點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的實(shí)際距離，作為路徑代價。

5. **選擇最優(yōu)路徑：**根據(jù)啟發(fā)式函數(shù)和路徑代價，選擇具有最小代價的節(jié)點(diǎn)作為最優(yōu)路徑。

6. **更新網(wǎng)格地圖：**將最優(yōu)路徑上的網(wǎng)格單元標(biāo)記為已訪問。

7. **重復(fù)步驟 3-6，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)：**不斷重復(fù)以上步驟，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，從而得到無人機(jī)三維航跡。

4. 考慮障礙物約束

在復(fù)雜城市地形下，無人機(jī)面臨著建筑物和障礙物的阻擋。本文的方法考慮了障礙物約束，具體體現(xiàn)在以下方面：

1. **障礙物檢測：**利用激光雷達(dá)或視覺傳感器檢測城市環(huán)境中的障礙物。

2. **網(wǎng)格地圖更新：**將障礙物所在網(wǎng)格單元標(biāo)記為不可通行。

3. **路徑規(guī)劃：**在 A 星算法中，將障礙物網(wǎng)格單元作為不可訪問節(jié)點(diǎn)，避免無人機(jī)與障礙物碰撞。

5. 仿真實(shí)驗

為了驗證本文方法的有效性，進(jìn)行了仿真實(shí)驗。實(shí)驗場景為一個復(fù)雜城市地形，包含高層建筑、電線桿等障礙物。實(shí)驗結(jié)果表明：

1. **路徑規(guī)劃成功率高：**本文方法在所有實(shí)驗場景中均成功生成三維航跡。

2. **航跡滿足安全要求：**生成的航跡避開了所有障礙物，確保了無人機(jī)的安全飛行。

3. **航跡效率較高：**生成的航跡長度較短，飛行時間較少，提高了無人機(jī)的效率。

6. 結(jié)論

本文提出了一種基于 A 星算法的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法，該方法考慮了城市建筑物和障礙物的約束，能夠有效地生成滿足安全性和效率要求的三維航跡。該方法具有較高的路徑規(guī)劃成功率、安全性、效率，為無人機(jī)在復(fù)雜城市地形下的自主導(dǎo)航提供了有力支持。

?? 部分代碼

function localGridMap = gridMapGenerate(mapSize, gridSize, objectInfo)% Input:%     mapSize:qujukongjiandaxiao%     gridSize:wanggedaxiao%     objectInfo:weizhi% Output:%     loaclGridMap:jubuwanggetu% function: chuanjianjubuwangge % author:% data: %shanggehualocalGridMapSize = [mapSize(1)/gridSize(1), mapSize(2)/gridSize(2)];%difuInfolocalGridMap = zeros(localGridMapSize);localGridMap(objectInfo(1)/gridSize(1), objectInfo(2)/gridSize(2)) = 1 ;localGridMap(2,2)=1;localGridMap(3,4)=1;localGridMap(7,8)=1;% draw for debug end

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 杜曉玉,郭啟程,李茵茵,et al.城市環(huán)境下基于改進(jìn)鯨魚算法的無人機(jī)三維路徑規(guī)劃方法[J].計算機(jī)科學(xué), 2021, 48(12):8.DOI:10.11896/jsjkx.201000021.

[2] 高九州,張焯.基于改進(jìn)A*算法的無人機(jī)三維空間避障路徑規(guī)劃[J].計算機(jī)測量與控制, 2023(12):203-209,223.

[3] 馬云紅,張恒,齊樂融,等.基于改進(jìn)A^*算法的三維無人機(jī)路徑規(guī)劃[J].電光與控制, 2019, 26(10).DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2019.10.005.

[4] 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, 2014, 34(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1673-9728.2014.03.044.

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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(diǎn)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(diǎn)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-855290.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(yùn)運(yùn)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】基于A星算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜城市地形下無人機(jī)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(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！