【船舶】无人水下航行器 (UUV) 与无人航空器 (UAS) 会合规划的复杂问题附Matlab代码

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🔥 内容介绍

无人水下航行器（UUV）与无人航空器（UAS）的会合规划，核心是解决 “跨介质运动差异、通信中断、环境不确定性” 三大矛盾，通过时间 - 空间 - 资源多约束协同，实现水下与空中平台的精准、安全相遇，同时满足任务需求（如数据传输、物资补给、协同探测）。

该问题的复杂性远超同介质（如 UAS 间、UUV 间）会合，本质是 “水下低速隐蔽运动” 与 “空中高速机动运动” 的跨域协调，需突破通信、运动控制、环境适应的多重技术瓶颈。

一、会合规划的核心复杂挑战

UUV 与 UAS 的介质差异导致两者在运动、感知、通信上存在根本性不同，这些差异是规划复杂性的根源：

1. 跨介质运动特性的巨大差异

两者的运动速度、维度、约束完全不同，直接导致 “时间同步” 和 “空间匹配” 难度极大：

• UUV（水下）

  ：运动速度慢（常规 0.5-5 节，约 0.25-2.5 m/s），受水流（流速 0.1-1 m/s）影响显著；运动维度为三维（深度 + 水平），但深度调整速度慢（通常 < 0.5 m/s），且需避开暗礁、沉船等水下障碍物；

• UAS（空中）

  ：运动速度快（多旋翼 5-20 m/s，固定翼 20-60 m/s），受风速（5-20 m/s）、风向影响；运动维度为三维（高度 + 水平），但高度调整灵活，需避开禁飞区、建筑物、云层等空中障碍；

• 核心矛盾

  ：UUV 完成 10km 水平运动需数小时，而 UAS 仅需 10-30 分钟，若时间同步偏差超过 10 分钟，会合成功率将下降 50% 以上。

2. 跨介质通信的严重瓶颈

水下与空中的通信方式不兼容，导致会合过程中 “信息交互中断” 成为常态：

• UUV 通信限制

  ：水下主要依赖水声通信，传输速率低（通常 <10 kbps）、延迟大（单程延迟> 1 秒）、通信距离短（<5km）；若 UUV 不上浮，无法使用无线电（电磁波在水下衰减率 > 100 dB/m）；

• UAS 通信限制

  ：空中主要依赖无线电（4G/5G、数传电台），传输速率高（>1 Mbps）、延迟小（<100 ms），但无法穿透水下；

• 核心矛盾

  ：UUV 在水下时，与 UAS 完全断联，无法实时共享位置、运动状态；若 UUV 为隐蔽任务（如军事侦察），频繁上浮通信会暴露自身位置。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Example data

x = [1, 3, 5];

y = [2, 4, 6];

z = [10, 20, 15];

sigma = [0.5, 0.8, 0.6];

% Plot the Gaussian height map

plotGaussianHeightMap(x, y, z, sigma);

🔗 参考文献

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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

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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

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