【无人机】基于MPC的无人机路径规划研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在无人机路径规划领域，随着应用场景的日益复杂，对路径的实时性、鲁棒性和动态避障能力提出了更高要求。模型预测控制（MPC）作为一种先进的控制方法，凭借其能够处理约束条件、滚动优化的特点，在无人机路径规划中展现出独特的优势。它通过不断求解有限时域内的优化问题，实现动态环境下的实时路径调整，有效应对无人机飞行过程中的不确定性和动态障碍物。

MPC 原理

MPC 在无人机路径规划中的应用

问题描述

MPC 在无人机路径规划中的目标是，在存在静态或动态障碍物的环境中，使无人机能够实时规划出从当前位置到目标位置的最优路径，同时满足无人机的运动学约束（如最大速度、最大角速度）和避障约束。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 王绪芝.不确定环境下无人机航迹动态规划及仿真研究[D].南京航空航天大学,2013.

[2] 张丽霞,田硕,潘福全,等.基于MPC的智能车辆路径规划与跟踪控制[J].河南科技大学学报(自然科学版), 2024, 45(1):1-11.

[3] 张鑫,吴伊凡,崔永琪.基于改进MPC算法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制[J].电子技术与软件工程, 2023(3):148-153.

📣 部分代码

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 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

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🌈电力系统方面

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🌈 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

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🌈 车间调度

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