【BKA三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同三维路径规划【含Matlab源码 13363期】

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分类专栏： 2024年神经网络分类预测（奶茶价版） Matlab路径规划（进阶版） 文章标签： matlab
于 2025-03-15 12:57:32 首次发布
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⛄一、黑翅鸢算法BKA多无人机协同三维路径规划

黑翅鸢算法（Black Kite Algorithm, BKA）是一种基于鸟类觅食行为的群体智能优化算法，它模拟了黑翅鸢在捕食时的协同行为。在无人机三维路径规划中，BKA可以用于优化无人机飞行路径以实现高效的协同控制。

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【无人机三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码】
天天酷科研的博客
03-03 215
【无人机三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码】
【BKA三维路径规划】基于matlab黑翅鸢算法BKA多无人机协同三维路径规划【含Matlab源码 13363期】
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05-24 1052
黑翅鸢算法BKA多无人机协同三维路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划（自定义：无人机数量）【含Matlab源码 14123期】
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09-06 722
黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】基于matlab黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划（自定义：无人机数量）【含Matlab源码 14123期】
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09-06 669
黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 4862期】
MLB_Q1564658423的博客
09-16 1392
黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于黑翅鸢算法（Black-winged kite algorithm，BKA）的多无人机协同三维路径规划（提供MATLAB代码）
IT猿手
10-06 798
黑翅鸢算法（Black-winged kite algorithm，BKA）由Wang Jun等人于2024年提出，该算法受黑翅鸢的迁徙和掠食行为启发而得。BKA集成了柯西突变策略和领导者策略，增强了算法的全局搜索能力，提高了算法的收敛速度。
【BKA三维路径规划】蜘黑翅鸢算法BKA无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角）【含Matlab源码 13290期】
Matlab912100926的博客
05-28 1516
蜘黑翅鸢算法BKA无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】蜘黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）【含Matlab源码 4862期】
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06-30 463
蜘黑翅鸢算法BKA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角） 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】基于matlab蜘黑翅鸢算法BKA无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角）【含Matlab源码 13290期】
Matlab912100926的博客
06-26 958
蜘黑翅鸢算法BKA无人机三维路径规划（目标函数：最优成本 路径 高度 威胁 转角） 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【BKA三维路径规划】基于matlab黑翅鸢算法BKA多无人机协同三维路径规划【含Matlab源码 13363期】.zip
05-24
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本...
【BKA三维路径规划】基于matlab黑翅鸢算法BKA多无人机协同路径规划（自定义：无人机数量）【含Matlab源码 14123期】.zip
09-06
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的目录内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行...
三相异步电动机矢量控制Matlab仿真之旅
2509_94268504的博客
11-29 468
通过这次三相异步电动机矢量控制的Matlab仿真，我们不仅深入理解了矢量控制的原理，还成功在Simulink环境中搭建并验证了控制模型。仿真结果能直观地反映电机在矢量控制下的运行性能，为实际电机控制系统的设计和优化提供了重要参考。在实际应用中，可以根据具体需求进一步调整模型参数，以满足不同的控制要求。同时，这种仿真方法也能帮助我们快速验证新的控制算法和策略，为电机控制技术的发展添砖加瓦。以上就是关于三相异步电动机矢量控制Matlab仿真及报告的全部内容啦，希望能给对这方面感兴趣的小伙伴一些启发和帮助。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 26
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
探索Matlab/Simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1
最新发布
2503_94171280的博客
12-02 589
Matlab/simulink污水废水处理仿真基准模型BSM1COST 是“欧盟科学技术合作组织”的简称，其英文全称是“European Co-operation in the field of Scientific and Technical Research”。BSM1所用的过程模型是已被认可的活性污泥一号模型（ASM1）和双指数沉淀速度模型。带14天晴天、阴天、雨天数据。在污水处理的研究领域，Matlab/Simulink的污水废水处理仿真基准模型BSM1可谓是一颗璀璨之星。
Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。 程序会生成四种...
2500_94292699的博客
11-30 313
实测发现卡尔曼滤波对突发噪声效果不错，维纳滤波适合稳态噪声，低通简单粗暴，自适应滤波处理非平稳信号有点东西。下回试试结合深度学习的降噪方案，应该能再战十年。这段代码骨架里藏着三个关键点：音频读取时自动获取采样率fs，时间轴t的生成方式，以及后续处理保持采样率一致。这里把语音信号当作匀速运动物体来处理（虽然物理上有点鬼扯），但预测-更新的迭代机制确实能有效追踪信号变化。灰度原始信号和蓝色处理信号的搭配在论文里用烂了，但确实直观。Matlab程序 语音降噪，卡尔曼滤波，维纳滤波，低通滤波，自适应滤波四合一。
基于A*算法的雷雨绕飞路径MATLAB实现
2501_92729044的博客
11-30 256
本文提出了一种基于A算法的雷雨绕飞路径规划方法。该方法首先生成模拟雷雨天气图并进行二值化处理，识别危险区域；然后检测计划航路中需要绕飞的航段，通过A算法为每个航段生成左右绕飞候选路径；接着进行视距优化和平行路径拓展以提高安全性；最后整合各航段最优路径构建完整绕飞航路。实验结果表明，该方法能有效避开危险区域，生成安全且长度优化的绕飞路径。关键创新点包括：1) 结合雷达天气数据的精细化处理；2) 多候选路径生成与优化机制；3) 完整航路构建策略。可视化界面直观展示了各阶段路径规划效果。
基于时间注意力机制的BiLSTM网络(TPA-BiLSTM)一维时间序列预测算法matlab仿真,对比BiLSTM
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
11-28 523
本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和时间注意力机制(TPA)的时间序列预测模型TPA-BiLSTM。该模型通过BiLSTM层提取双向时序特征，再利用时间注意力机制自动学习各时间步的重要性权重，最后通过全连接层实现预测。实验采用Matlab2024b环境，核心程序包含数据归一化、模型训练和预测等步骤。结果显示，该模型在训练集和测试集上均能有效拟合实际值，平均绝对误差分别为err1和err2。理论分析表明，BiLSTM可同时捕捉过去和未来信息，而时间注意力机制通过计算能量值和softmax归一
MATLAB 探索轴承动力学：从故障建模到数据模拟
2508_94202330的博客
12-01 421
MATLAB轴承动力学代码（正常、外圈故障、内圈故障、滚动体故障），根据滚动轴承故障机理建模（含数学方程建立和公式推导）并在MATLAB中采用ODE45进行数值计算。可模拟不同轴承故障类型，输出时域波形、相图、轴心轨迹、频谱图、包络谱图、滚道接触力，根据模拟数据后续可在此基础上继续开展故障诊断和剩余寿命预测。在机械工程领域，轴承的健康状态监测至关重要。通过 MATLAB 对轴承动力学进行模拟，我们能够深入了解不同故障类型下轴承的运行特性，为后续的故障诊断和剩余寿命预测打下基础。
黑翅鸢优化算法路径规划
03-27
### 黑翅鸢优化算法在路径规划中的应用 黑翅鸢优化算法（Black Kite Algorithm, BKA）是一种基于群体智能的启发式优化方法，其灵感来源于自然界中黑翅鸢捕食行为的特点。该算法通过模拟黑翅鸢飞行轨迹以及捕猎策略来寻找最优解[^1]。 #### 1. 路径规划问题概述 路径规划问题是机器人技术领域的重要研究方向之一，目标是在给定环境中找到一条从起点到终点的最佳路径。最佳路径通常指最短距离、最低能耗或其他特定约束下的最优方案。传统路径规划方法可能面临局部最优陷阱等问题，而BKA作为一种全局优化算法，在解决此类问题时具有显著优势。 #### 2. BKA在路径规划中的实现思路 以下是利用BKA进行路径规划的核心思想： - **初始化种群**：定义一组候选路径作为初始种群个体，每条路径由一系列节点坐标表示。 - **适应度函数设计**：构建适合路径规划场景的目标函数，例如总路径长度或能量消耗等指标。 - **更新机制**：依据BKA特有的位置更新规则调整各候选项的位置向量，逐步逼近更优解。 - **终止条件判断**：当达到预设迭代次数或者满足精度需求时停止计算并输出最终结果。 具体而言，可以采用如下伪代码框架描述整个过程： ```matlab function [bestPath, bestFitness] = BKAPathPlanning(startPoint, endPoint, mapInfo) % 参数说明： % startPoint - 起始点坐标 % endPoint - 终止点坐标 % mapInfo - 地图环境信息 maxIter = 100; % 最大迭代数 popSize = 50; % 种群规模大小 dim = length(mapInfo); % 解空间维度 population = initializePopulation(popSize, dim); for iter = 1:maxIter fitnessValues = calculateFitness(population, startPoint, endPoint, mapInfo); [~, idxBest] = min(fitnessValues); currentBest = population(idxBest,:); if (iter == 1 || getFitness(currentBest) < getFitness(bestPath)) bestPath = currentBest; bestFitness = fitnessValues(idxBest); end population = updatePositions(population, bestPath, mapInfo); end end ``` 上述代码片段展示了如何运用BKA完成基本路径规划任务的关键逻辑结构。 #### 3. 结合其他技术改进效果 为了进一步提高求解效率与质量，还可以考虑引入一些辅助手段比如变异操作或是与其他元启发式算法混合使用等方式增强探索能力；另外也可以借助VMD(变分模态分解)[^2]先对原始数据做初步处理后再送入模型训练从而获得更加精确的结果。 ---
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