【协同路径】多Dubins路径段协同路径规划附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着 5G 通信技术的飞速发展和物联网应用的日益普及，地面设备的无线连接需求呈现爆发式增长。然而，在偏远地区、灾害应急场景或密集城区的信号盲区，传统地面基站往往难以提供稳定可靠的通信服务。在此背景下，无人机（UAV）作为空中基站的应用应运而生，其具有部署灵活、成本低廉、覆盖范围可动态调整等优势，能够快速构建临时通信网络，为地面设备提供蜂窝连接支持。

本项目聚焦于无人机辅助地面设备蜂窝连接的算法研究，核心目标是在满足地面用户服务质量（QoS）需求的前提下，通过优化无人机的部署与轨迹，实现所需无人机数量的最小化，同时最大化地面覆盖范围和连接稳定性。针对这一目标，我们评估了多种算法，包括 K 均值聚类（K-means clustering）、粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）、连续凸近似（successive convex approximation, SCA）以及 K 均值与粒子群优化的混合算法，旨在为不同场景下的无人机辅助通信网络设计提供高效的解决方案。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% Initialize Data

Property.obs_last=0;                                                % Record the obstacles avoided during current trajectory planning

Property.invasion=0;                                                % Record whether there is any intrusion into obstacles (threat areas) during trajectory planning

Property.mode=2;                                                    % Set trajectory generation mode 1: shortest path; 2: Conventional path

Property.ns=50;                                                     % Set the number of discrete points in the starting arc segment

Property.nl=50;                                                     % Set the number of discrete points in the straight line segment

Property.nf=50;                                                     % Set the number of discrete points at the end of the arc segment

Property.max_obs_num=5;                                             % Set the maximum number of obstacles to be detected for each path planning

Property.max_info_num=20;                                           % Set the maximum number of stored path segments for each planning step

Property.max_step_num=4;                                            % Set the maximum number of planned steps for the path

Property.Info_length=33;                                            % Set the length of each path information

Property.radius=100*1e3;                                            % Set the turning radius of the UAV（mm）

Property.scale=1/1000;

Property.increment=20*1e3;                                          % Set the adjustment range of path lenth increment

Property.selection1=3;                                              % Set path filtering mode 1

Property.selection2=1;                                              % Set path filtering mode 2

                                                                    % =1: The path does not intersect with obstacles

                                                                    % =2: The turning angle of the path shall not exceed 3 * pi/2

                                                                    % =3: Simultaneously satisfying 1 and 2

% Set starting point infomation

StartInfo=[ 50*1e3,     30*1e3,     0,          100*1e3;            % positon x, position y, yaw angle, starting arc radius

            80*1e3,     -40*1e3,    pi/6,       100*1e3;            % xs, ys, phi_s, R_s

            20*1e3,     80*1e3,     -pi/6,      100*1e3];           % unit (mm)

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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