【无人机】基于多 Dubins 路径段的协同路径规划方案，适用于无人机在复杂威胁环境下的突防需求，粒子群优化算法（PSO）实现路径长度调整与避撞功能附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在现代战场或复杂威胁环境（如防空雷达网、禁飞区、地形障碍）中，无人机群的突防任务需同时满足路径平滑性、威胁规避、协同时效性三大核心需求。传统单一路径规划方法（如 A * 算法、单一 Dubins 路径）存在转弯半径不连续、多机协同冲突、威胁响应滞后等问题。基于多 Dubins 路径段的协同规划方案，通过分段 Dubins 曲线（圆弧 + 直线的组合）保证路径的曲率连续性，结合粒子群优化算法（PSO）动态调整路径长度并规避威胁与碰撞，可使无人机群在复杂环境中的突防成功率提升 40% 以上，为多机协同突防提供了高效解决方案。

复杂威胁环境的突防挑战与多 Dubins 路径的适配性

无人机突防的核心约束与威胁模型

复杂威胁环境下的无人机突防需应对多重约束，这些约束构成了路径规划的硬边界：

• 威胁约束：包括雷达探测区（进入后被发现概率 > 80%）、防空武器杀伤区（半径 5-10km）、禁飞区（如机场周边），威胁模型通常用圆形或多边形区域表示，进入威胁区的代价与停留时间成正比；

• 动力学约束：无人机存在最小转弯半径（如 100m），路径曲率需≤1/R_min，否则会导致机身过载超限（>5g）；

• 协同约束：多机突防时需保持安全距离（如 500m），避免碰撞且形成战术队形（如梯队、箭形）；

• 时效性约束：突防任务有严格时间窗口（如 10 分钟内抵达目标区域），路径总长度需≤无人机续航能力（如 50km）。

例如，某战区突防任务中，无人机群需穿越 3 个雷达威胁区和 2 片山地障碍，传统 A * 算法规划的路径因频繁转向导致曲率突变，无人机多次触发过载警报，而多 Dubins 路径段规划的路径曲率连续，成功规避所有威胁且无过载。

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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|GCN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

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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