1 简介
一种面向多无人机编队飞行任务的轨迹规划方法
2 部分代码
function p=cloudsamp(cloud,x,y,t)
%
% p=cloudsamp(cloud,x,y,t)
%
% simulate concentration sample from pollutant cloud
%
% "cloud" should have elements p,x,y,t from dispersal simulation
% Sample relates to time t at position x,y
%
% simple interpolation in 3D
p = interp3(cloud.x,cloud.y,cloud.t,cloud.p,...
x,y,t);
% warning if time too late
if t>max(cloud.t),
warning('cloudsamp: time out of range. Extrapolations could be weird.')
end
3 仿真结果
4 参考文献
[1]李田凤. 多无人机编队在避障下的协同控制方法研究.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类